公开(公告)号：CN113157976A

公开(公告)日：2021-07-23

申请号：CN202110071914.7

申请日：2021-01-19

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 周国清 ,  王震宇 ,  李琦

IPC: G06F16/90 ,  G06F17/10

Abstract: 本发明提出了一种邻近连接关系对的负co‑location模式挖掘方法，属于数据挖掘领域。该方法包括：(1)通过一个空间对象集找出其中的邻近连接对；(2)通过k‑1阶频繁负co‑location模式与k‑1阶频繁co‑location模式组合或k‑1阶频繁负co‑location模式和k‑1阶频繁负co‑location模式组合，生成k阶的候选负co‑location模式；(3)根据本发明提出的剪枝方法，快速剪枝，去掉无用的模式，得到频繁负co‑location模式。通过实际数据验证，该方法的算法简单、效率高、计算复杂低。

公开(公告)号：CN113157838A

公开(公告)日：2021-07-23

申请号：CN202110336858.5

申请日：2021-03-29

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 周国清 ,  张荣庭 ,  黄聖心 ,  王震宇

IPC: G06F16/29 ,  G06F16/2458

Abstract: 本发明提出了一种基于空间co‑location模式挖掘的广义缓冲区分析方法，属于数据挖掘及地理空间分析领域。该方法包括：(1)通过数据类型将数据分为不规则点，不规则线以及不规则多边形三种广义缓冲区算法；(2)通过空间数据的坐标和属性找出co‑location模式中的邻近关系；(3)基于数据类型，根据(1)中提供的相关算法，建立广义缓冲区，该广义缓冲区距离与形状随其空间co‑location特性而变化。通过实际数据验证，该算法在冗余大的空间数据中可以实现空间数据处理过程简单、高效、数据冗余低，边界线构造方法更直观反映实际情况的目的。