用户导向的空间拓扑关联规则挖掘算法优化

本篇论文研究深入探讨了面向用户的空间拓扑关联规则挖掘问题，针对现有空间关联规则挖掘方法存在的局限性，提出了AUOSTAM算法（Analgorithmofuserorientedspatialtopologyassociationmining）。当前的空间关联规则挖掘方法主要分为基于聚类的图层覆盖、基于空间事务的挖掘和无事务的空间挖掘三类，这些方法在处理单一空间关联时表现出色，但在多空间关系模式下，特别是挖掘满足用户特定需求的空间拓扑关联时，效率低下且存在大量重复计算和冗余候选项。 传统的约束性关联规则挖掘算法如Separate和AC-SARMB虽然可以在一定程度上应用于空间拓扑关联，但由于缺乏对用户需求的个性化处理，不能有效地挖掘出满足用户特定条件的规则。AUOSTAM算法的核心创新在于它采用拓扑关系编码法，将空间关系事务转换为整数，这使得复杂的空间拓扑关系得以简化处理。通过非目标自由空间对象类的集合序列数值递增的方式，算法能够高效构建候选频繁项，并利用布尔运算计算支持度，避免了不必要的重复计算。 该算法的关键在于能够针对用户的特定需求进行挖掘，它能够在多空间关系模式下，快速准确地找出满足这些需求的空间拓扑关联规则。这种面向用户的定制化挖掘策略，使得空间数据的分析更具针对性，有助于提高数据利用价值，节省计算资源，并在实际应用中提升用户体验。 熊江、应宏、涂承胜等人作为重庆三峡学院数学与计算机科学学院的研究者，他们从理论和实践的角度，深入剖析了这一问题，并提出了AUOSTAM算法的具体实现步骤和优势。通过这篇论文，读者可以了解到如何在空间数据挖掘领域实现个性化规则挖掘，以及这种方法在解决实际问题中的潜力。对于从事空间数据分析、地理信息系统（GIS）或计算机工程与应用领域的专业人士来说，这篇论文提供了有价值的研究参考。