分层次挖掘不均匀模糊空间对象的co-location模式

"不均匀模糊空间对象的分层次co-location模式挖掘方法" 本文是一篇研究论文，主要探讨了如何在不均匀模糊空间对象中有效地挖掘co-location模式。co-location模式挖掘是数据挖掘的一个重要领域，它关注的是在空间数据集中发现那些经常出现在同一位置的对象模式。现有的方法在处理不均匀分布的空间对象时往往表现不佳，为此，作者提出了一种新的分层次方法。 首先，文章介绍了一种针对不均匀数据集的生成方法，以模拟现实世界中空间对象可能的分布情况。这种方法能够更好地反映出实际场景中的空间不均匀性，使得后续的分析更具代表性。 接着，论文提出了对不均匀分布的数据集进行层次划分的策略。通过对数据集进行层次化分割，将每个区域划分为具有相对均匀空间分布的小块，从而降低不均匀性对模式挖掘的影响。这种层次化的方法有助于简化问题复杂度，提高挖掘效率。 在数据划分后，作者采用了改进的PO_ＲI_PC算法（原文中可能有误，实际算法名称可能被省略或打错）来挖掘模糊对象的空间模式。这个算法基于距离变化系数来建立子区域之间的邻域关系图，进而通过区域融合来识别co-location模式。距离变化系数是一个关键指标，用于衡量对象在不同区域间的空间关系变化，对于识别不均匀分布下的共定位模式至关重要。 实验结果显示，与传统的co-location模式挖掘方法相比，提出的分层次方法在执行效率上有所提升，并且在各种实例数量和不均匀度条件下，能够找到更多的co-location模式集合，平均提高了约25%。这表明新方法能更准确地捕获空间数据中的模式，从而提供更为精细的分析结果。 关键词涵盖了模糊对象、co-location模式挖掘、隶属度、不均匀度和距离变化系数等核心概念，这些关键词揭示了研究的主要焦点和技术手段。文章的中图分类号和文献标志码分别对应于计算机科学技术和应用研究的分类，表明了其在学术领域的定位。 这篇论文提出了一种新颖的、针对不均匀模糊空间对象的co-location模式挖掘方法，通过层次划分和改进的算法，解决了现有方法在处理不均匀数据集时的局限性，提高了模式挖掘的精度和效率。这对于空间数据处理、信息安全以及数据挖掘等领域具有重要的理论价值和实践意义。