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k-邻近空间关系下的空间同位模式挖掘算法

A Novel Spatial Co-location Pattern Mining Algorithm Based on k-Nearest Feature Relationship

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【作者】 边馥苓万幼

【Author】 BIAN Fuling1 WAN You1(1 Research Center of Spatial Information and Digital Engineering,Wuhan University,129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China)

【机构】 武汉大学空间信息与数字工程研究中心

【摘要】 定义了一种基于k-邻近对象的空间同位模式,探讨了基于k-邻近空间关系的同位模式的特点及其与基于距离阈值的空间同位模式的区别与联系,并开发了k-邻近对象同位模式挖掘算法(KNFCOM)。通过对真实数据的实验结果表明,KNFCOM算法可有效地发现大型空间数据集中存在的各种空间同位模式。

【Abstract】 We define a k-nearest feature based on co-location patterns,and develop k-nearest feature co-location mining(KNFCOM) algorithm to mine this kind of co-location patterns.The experimental results show that KNFCOM algorithm is efficient and scalable for mining spatial co-location patterns from various large spatial datasets.

【基金】 国家自然科学基金资助项目(40601026)
  • 【文献出处】 武汉大学学报(信息科学版) ,Geomatics and Information Science of Wuhan University , 编辑部邮箱 ,2009年03期
  • 【分类号】P208
  • 【被引频次】40
  • 【下载频次】626
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