不均匀模糊空间对象层次co-location模式挖掘提升效率

本文献探讨了"不均匀模糊空间对象的分层次co-location模式挖掘方法"这一主题，针对现有co-location模式挖掘算法在处理不均匀分布的空间对象时存在的局限性，提出了一种创新性的解决方案。首先，作者关注到数据集的不均匀性问题，通过设计一种不均匀数据集生成技术，有效地解决了数据分布不均的问题，使得后续分析更为准确。 接着，论文将不均匀的数据集进行层次划分，每个层次的区域在空间分布上趋于均匀，这有助于提升挖掘的精确性和效率。作者引入了改进的PO_RI_PC算法，这是一种用于模糊对象的空间数据分析工具，对划分后的模糊对象进行深入挖掘。 在方法实施过程中，作者利用距离变化系数来构建每个子区域的邻域关系图，这种邻域关系图是理解空间对象之间相互关联的关键，它能够帮助发现并量化对象之间的空间关联模式。通过区域融合，该方法实现了co-location模式的有效挖掘。 实验部分的结果显示，与传统的co-location模式挖掘方法相比，新提出的算法在执行效率上有所提升，尤其是在处理大量实例和高不均匀度的情况下，可以挖掘出更多的co-location集合，平均提高了约25%。这意味着该方法能更全面地揭示空间对象间的关联，挖掘出更精细和精确的模式。 关键词方面，本文涵盖了"模糊对象"、"co-location模式挖掘"、"隶属度"、"不均匀度"以及"距离变化系数"等核心概念，这些都是理解研究方法和技术的关键术语。这项研究旨在优化空间数据分析，提升在处理复杂、不规则数据集时的性能，对于空间数据分析和GIS（地理信息系统）等领域具有实际应用价值。