空间高效用co-location模式挖掘中的模糊特征及其实用性

随着互联网和无线通信技术等高新技术的普及和发展，大量包含空间位置信息的数据不断产生，引起了人们对空间数据挖掘的更大兴趣。空间co-location模式挖掘作为空间数据挖掘的一个热门研究方向，受到了越来越多的关注和期待。空间co-location模式是一组空间特征的子集，它们的实例在空间邻域中频繁并置出现，例如西尼罗河病毒与蚊子泛滥、饲养家禽的区域之间的关联，医院、药店、花店经常并置出现等。 近年来，Huang、Yoo、Wang等学者提出了多个空间co-location模式挖掘的算法，这些算法主要以特征实例参与并置的程度来度量空间co-location模式的有趣性，但并没有对各特征的重要程度或价值进行区分和研究，这容易导致忽略那些虽然不频繁出现，却具有十分重要价值的模式。空间高效用co-location模式挖掘在很大程度上弥补了频繁co-location模式挖掘所造成的信息遗漏。然而，空间高效用co-location模式挖掘只注重于并置特征的效用，却忽略了模式长度带来的影响，从而可能会导致挖掘出的模式出现不完整或错误的情况。 为了解决上述问题，本文提出了模糊特征的top-k平均效用co-location模式挖掘方法。在该方法中，引入了模糊特征的概念，通过对特征的模糊度进行量化，从而更好地表达特征的不确定性和模糊性。同时，考虑到模式长度会对挖掘结果产生影响，引入了top-k的概念，即只保留前k个最优模式，避免了挖掘出过多的模式。 实验结果表明，模糊特征的top-k平均效用co-location模式挖掘方法相较于传统方法，在挖掘高效用co-location模式时具有更好的效果。该方法不仅考虑了特征的模糊性和重要程度，还能有效地控制挖掘结果的数量和质量，提高了挖掘结果的准确性和完整性。因此，该方法在空间co-location模式挖掘领域具有很高的应用价值，有望为实际空间数据挖掘工作提供更加有效和可靠的支持。 总的来说，模糊特征的top-k平均效用co-location模式挖掘方法在空间数据挖掘领域具有很大的潜力和价值，值得进一步深入研究和探讨，以推动空间数据挖掘技术的发展和应用。