[发明专利]空间极大亚频繁co‑location模式挖掘方法

摘要

本文公开了空间极大亚频繁co‑location模式挖掘方法，提出星型参与实例概念，并基于此定义星型参与率和星型参与度，提出了极大亚频繁co‑location模式，给出了两种挖掘极大亚频繁co‑location模式方法，基于前缀树的算法和基于划分的算法，以实现有效地挖掘空间数据集中的极大亚频繁co‑location模式。

主权项

空间极大亚频繁co‑location模式挖掘方法，其特征在于，按照以下步骤进行：步骤1，在空间数据集中，用F＝{f1,f2,…fn}表示n个特征的集合，用S表示F的实例集，其中，每个空间实例用三元组<实例编号，空间位置，实例所属特征>描述；空间邻近关系描述空间实例之间的一种空间关系，用R表示，且R是对称的和自反的；步骤2，使用星型邻居关系来物化空间实例之间的邻近关系；步骤3，给定一个亚频繁co‑location模式l,v∈{1,2,…,n}，如果c的直接超集不是亚频繁的，那么co‑location模式c是一个极大亚频繁co‑location模式；步骤4，然后通过基于前缀树的方法或基于划分的方法有效地挖掘一个空间数据集中的所有极大亚频繁co‑location模式。