空间模式挖掘理论与方法

第1章绪论 1.1背景及意义 1.2什么是空间模式挖掘 1.3空间模式挖掘的难点 1.4空间模式挖掘任务 1.5本书的内容与组织 相关工作 参考文献 第2章空间模式挖掘基础 2.1从事务数据到空间数据挖掘 2.2空间数据的表示和建模 2.2.1栅格结构 2.2.2矢量结构 2.2.3矢栅一体化结构 2.3空间数据获取 2.3.1基于（GoogleEarth和GlobalMapper获取空间数据 2.3.2基于AreGIS提取空间数据 2.4空间计算 2.4.1空间索引技术 2.4.2空间近邻计算 2.4.3空间远邻查询 2.4.4寻找极大团和最大团 相关工作 参考文献 第3章空间关联规则挖掘 3.1空间关联规则的相关概念 3.1.1空间谓词 3.1.2概念层次树 3.1.3空间查询 3.1.4空间关联规则 3.2自顶向下、逐步求精的空间关联规则挖掘 3.2.1算法描述 3.2.2算法分析 3.2.3实例研究 3.3基于等价划分树的多层空间关联规则挖掘 3.3.1相关概念 3.3.2划分和空间关联规则 3.3.3优化策略 3.3.4算法设计及实现 3.3.5性能评估 3.4空间关联规则挖掘在气象数据上的应用 3.4.1—问题提出 3.4.2问题定义 3.4.3挖掘结果分析 相关工作 参考文献 第4章经典数据的空间co—location模式挖掘（1） 4.1基本概念 4.1.1co—loCation挖掘相关概念 4.1.2co—location挖掘算法分类 4.2基于完全连接的co—location挖掘算法 4.2.1先验原理 4.2.2全连接算法的基本思想 4.2.3全连接算法（join—basedalgorithm） 4.2.4候选co—location的产生与剪枝 4.2.5产生候选co—location的表实例 4.2.6汁算参与度与多分辨剪枝（multi—resolutionpruning） 4.2.7产生co—location规则 42.8计算复杂度 4.3两种物化空间邻近关系的模型 43.1星型邻居物化模型 4.3.2团邻居物化模型 4.3.3模型比较 4.4无连接的co—location挖掘算法 4.4.1基本介绍 4.4.2无连接（join—less）算法 4.4.3算法的完备性和正确性 4.5部分连接的co—location挖掘算法 4.5.1部分连接（partial—join）方法 4.5.2分析比较join—based、join—less和partial—join算法 相关工作 参考文献 第5章经典数据的空间co—location模式挖掘（2） 5.1前缀树结构 5.1.1问题提出 5.1.2前缀树结构挖掘算法的实质分析 5.2基于CPI—tree的co—location挖掘算法 5.2.1CPI—tree：设计与构造 5.2.2CPI—tree：分析与讨论 5.2.3用CPI—tree生成co—location表实例 5.3基于iCPI—tree的co—location挖掘算法 5.3.1iCPl—tree定义 5.3.2基于iCPI—tree的挖掘算法 5.3.3iCPI—tree算法的完备性和正确性 5.3.4iCPI—tree与CPI—tree算法的计算复杂度比较 5.4基于有序团的极大co—location挖掘算法 5.4.1极大co—location模式 5.4.2候选极大co—location的产生 5.4.3计算co—locatcon表实例 5.4.4基于有序团（order—clique—based）的算法 5.4.5算法复杂度分析 5.5前缀树算法的评估和总结 5.5.1实验评估 5.5.2co—location挖掘算法的一般模式 相关工作 参考文献 第6章不确定性数据的空间co—location模式挖掘 6.1空间不确定性数据的表示和建模 6.1.1不确定性数据产生的原因 6.1.2不确定性数据分类 6.1.3不确定性数据的表示和建模 6.2空间不确定性数据的距离计算 6.2.1值不确定性连续对象的距离计算 6.2.2值不确定性离散对象的距离计算 6.3基于期望距离的频繁co—location挖掘 6.3.1问题分析 6.3.2Ujoin—based算法 6.3.3边界矩形剪枝算法 6.3.4三角不等式剪枝算法 6.3.5实验评估 6.4基于动态规划的概率频繁co—location挖掘 6.4.1期望频繁与概率频繁 6.42基本的动态规划算法 6.43改进的动态规划算法 6.4.4近似挖掘算法 6.4.5实验评估 相关工作 参考文献 第7章区间数据的空间co—location模式挖掘 7.1区间实例的表示和划分 7.1.1区间实例的表示 7.1.2区间实例的模糊等价划分 7.2从区间数表示的空间数据集中挖掘co—location模式 7.2.1基于模糊等价类的co—location相关概念 7.2.2挖掘算法设计 7.2.3实验评估 7.3不精确概率 7.3.1证据理论 7.3.2概率区间 7.3.3模糊概率理论 7.3.4可能性理论 7.4概率区间下的可能世界模型 7.4.1可能世界模型 7.4.2概率区间的基本概念 7.4.3概率区间下的可能世界模型 7.5从带概率区间的不确定数据集中挖掘co—location模式 7.5.1概率区间下模式的频繁点概率 7.5.2概率区间下的co—locanon模式挖掘算法 7.5.3实验分析 相关工作 参考文献 第8章模糊数据的空间co—location模式挖掘 8.1模糊挖掘基础 8.1.1模糊集合的概念 8.1.2模糊α—截集 8.1.3模糊挖掘建模 8.2模糊特征的空间co—location模式挖掘 8.2.1相关定义及性质 8.2.2基本挖掘算法（FB算法） 8.2.3四个剪枝算法 8.2.4评估与分析 8.3模糊度阈值范围内模糊特征的co—location模式挖掘 8.3.1问题的提出及相关定义 8.3.2算法 8.3.3评估与分析 8.3.4“三江并流”项目中的应用 8.4带模糊属性的co—location模式挖掘 8.4.1属性模糊化 8.4.2模糊co—location模式 8.4.3模糊参与率（度）分析 8.4.4挖掘算法及剪枝 8.4.5评估与分析 8.4.6在城市土壤重金属含量关系分析中的应用 相关工作 参考文献 …… 第9章加权co—location模式挖掘 第10章负co—location模式挖掘及SCPVMiner开发 词汇索引

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