时序空间关联规则挖掘及其应用研究时序空间
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时序空间关联规则挖掘及其应用研究
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Time 0.078708 second(s),query:2 Gzip disabled19空间关联规则挖掘技术的研究及应用
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19空间关联规则挖掘技术的研究及应用
计算机技术与发展第23卷第5期Vol.23No.；2013年5月May.2013COMPUTERT；空间关联规则挖掘技术的研究及应用；陆新慧,吴陈,杨习贝；(江苏科技大学计算机科学与工程学院,江苏镇江21；摘要:空间数据挖掘是指从空间数据库中提取用户感兴；关键词:空间数据挖掘;空间关联规则;拓扑关系;距；中图分类号:TP31文献标识码:A文章编号:16；Re
计算机技术与发展第23卷 第5期 Vol.23 No.5
2013年5月May. 2013COMPUTERTECHNOLOGYANDDEVELOPMENT
空间关联规则挖掘技术的研究及应用
陆新慧,吴 陈,杨习贝
(江苏科技大学计算机科学与工程学院,江苏镇江212003)
摘 要:空间数据挖掘是指从空间数据库中提取用户感兴趣的空间模式与特征、空间与非空间的普遍关系及其它一些隐含在空间数据库中的普遍数据特征。文中首先介绍了空间数据挖掘和空间关联规则挖掘技术。结合空间数据的关联特性,针对传统关联规则挖掘方法的不足,提出了三种适合空间数据挖掘的空间关联规则挖掘算法:基于空间拓扑关系挖掘算法、基于空间距离挖掘算法和基于空间方位关系挖掘算法,并通过实例验证了方法的有效性。最后对未来可能研究的方向做了分析和展望。
关键词:空间数据挖掘;空间关联规则;拓扑关系;距离关系;方向关系
中图分类号:TP31 文献标识码:A 文章编号:13)05-0026-04doi:10.3969/j.issn.13.05.007
ResearchandApplicationofSpatialAssociationRules
MiningTechnology
(CollegeofComputerScienceandEngineering,JiangsuUniversityofScienceandTechnology,
Zhenjiang212003,China)
LUXin-hui,WUChen,YANGXi-bei
Abstract:Spatialdatamining(SDM)referstopickingupinterestingrulesfromspatialdatabase,suchasspatialpatternsandcharacteris-tics,theuniversalrelationsofspatialandnon-spatialdataandotheruniversalimplicatedinspatialdata.Introducethespatialdataminingandthespatialassociationrulestechnologyfirst.Basedontheshortageofthetraditionalassociationruleminingmethod,proposethreeal-gorithmsforspatialassociationrulesincludingspatialtopologicalrelationbasedminingmethod,spatialdistancebasedminingmethodandspatialdirectionbasedminingmethod,whichwasprovedtobeeffectivethroughtheexperiment.Finally,madetheanalysisandforecasttothepossibledirectionoffutureresearch.
Keywords:spdirectionrelation
随着数据库技术发展的不断成熟以及数据应用的普及,人们日常生活中接触到的数据中不断涌现出各种形式的复杂数据类型。为了从各种复杂数据中提取有用的信息,必须对这些数据进行数据挖掘。数据挖掘技术的研究是一个比较年轻而充满生机的领域,它的诞生是在1989年8月的第一届国际联合人工智能学术会议上,当时是由一些从事数据库、人工智能、数理统计和可视化等技术的学者们首次提出。
在人们日常生活中,接触和利用的数据大部分都是空间数据,即地理位置信息和属性及其空间分布有
收稿日期:;修回日期:基金项目:江苏省自然科学基金(BK2011492)
作者简介:陆新慧(1988-),女,江苏盐城人,硕士研究生,研究方向为空间数据挖掘;吴 陈,教授,研究方向为计算机应用技术和模式识别与智能系统。
关的数据。随着计算机、网络、遥感、GPS技术、GIS等技术的快速发展,各种先进数据采集技术的应用、数据获取手段的更新和提高,空间数据增长飞速,其膨胀速度远远超出了常规的事务型数据。在这样的背景下,空间数据挖掘作为数据挖掘的一个重要分支应运而生。空间数据挖掘(SpatialDataMining)是指从空间数据仓库中提取隐含的、用户感兴趣的空间模式与规则、空间与非空间数据的普遍关系及其他一些隐含在数据库中的普遍的数据特征过程[1]。
1 空间数据挖掘
空间数据挖掘的主要目的就是挖掘人们感兴趣的、事先未知的并且最终可以被理解的知识。与传统数据挖掘不同的是,空间数据挖掘以空间数据库为基础,综合利用神经网络、模式识别、人工智能等学科的理论技术来实现数据的挖掘,并且最终揭示出蕴含在
第5期 陆新慧等:空间关联规则挖掘技术的研究及应用?27?
空间数据中的客观世界的本质规律、内在联系和发展趋势,提供技术决策与经验决策的依据。
相对于传统数据挖掘,空间数据挖掘较为复杂,其主要原因在于其挖掘对象空间数据本身的复杂性。空间数据具有空间位置和距离属性,并且数据本身就具有一定的空间相关性。1.1 空间数据的特点
(1)空间数据的自相关性[2]。由于数据的空间相
在传统数据库中,距离关系是给两个元组之间进行的人为的概念定义,通常任取两个属性x和y,则元组A和B之间的距离通常定义为:f(A,B)=(Ax-Bx)2+(Ay-By)2。但在空间数据库中,距离函数[6]f(A,
B)是有它的实际意义的。一般情况,f(A,B)=100,可能是指AB两地的距离为100km。所以在空间数据库中,定义距离关系r,r∈{&,&,=}。根据距离函数f(A,B),有ArB当且仅当f(A,B)rK,其中K为一个阈值。
(3)方位关系。
关性而产生的空间差异、空间依赖、空间回归[3]以及属性数据与空间数据不可分,使得空间数据挖掘比传统数据挖掘复杂得多。
律以及体现出的特征根据观察层次的变化而不尽相(2)空间数据的尺度特征。空间数据所遵循的规
同。故空间数据的尺度特征是其复杂性的又一表现形式。
增长(3),导致空间数据维度相应增高空间数据维度的增高。空间对象属性的迅速
。如遥感领域,随着感知器技术的飞速发展,波段的数目由最初的几个增加到几十甚至上百个。
维、时态性的特点(4)空间数据是海量的,所以其数据量是惊人的。空间数据具有多源。很多算法、多
因为计算量过大而根本无法实施。因此如何克服海量数据,提出高效算法是空间数据挖掘的主要任务之
一[4]1.2 。
空间数据的关联特性
(1)通常使用点拓扑关系、线。
、面这三种空间数据类型来描述空
间对象,分别将它们表达为:节点(Node)、弧段(Arc)和多边形(Polygon)。它们的拓扑关系可以表达为以
下3种[5]系,如N:拓扑邻接,描述的是同类元素间的拓扑关是不同类之间的拓扑关系1/N2,N1/N3,P1/P2(,如图如N1);拓扑关联,描述的拓扑包含,描述的是同类但不同级的元素之间的拓扑1/C1C3C6,P1/C1C4C6;
关系,在拓扑包含中有简单包含,如P。
3/P和等价包含
4、多层包含图1 拓扑关系图
(2)距离关系。
首先找准一个参考对象A和一个需要定位的对象B,则方位关系可以做如下定义(如图2)。
设R(A)是参照对象A中的一个特征点[7]a.若B在A的东北方向,if?b∈B:b:
bx≥R(A)x∧
yy定条件≥R(。
A)。同理可得东南、西北南、西北等方向的确
可得东b.若,南B,在西方向的确定条件A的北方,if?b∈。B:by≥R(A)y。同理
B在A的某个方向,则对于所有的A和B,此
图2 方位关系图
2 空间关联规则
2.1 关联规则
关联规则是目前在数据挖掘中最活跃、研究最为广泛的一种知识类型。关联规则模式属于描述性模式,对数据间的重要关系非常敏感,可以用简单的形式来表达,并且很容易解译,是无监督学习的方法之一。
数学模型来描述关联规则如下[8]设有项的集合:I={I:
据D是数据库事务的集合1,,每个事务I2,…,Im}。T都是项的集合任务相关的数
,使得T?I。每个事务T有一个唯一的标识符TID。假设A是一个项集,事务T包含A,当且仅当A?T。则关联规则是形如A→B的蕴含式,其中A?I,B?I,并且A∩B=?。规则A→B要在事务D中成立,受到支持
度s和置信度c的约束。支持度s是指D中事务包含A∪B的百分比,即式(1);置信度c是指在D中包含事
? 28 ? 计算机技术与发展 第23卷
务A同时也包含事务B的百分比,即式(2)。
s(A→B)=P(A∪B)c(A→B)=P(B|A)
以此类推,到第m步的时候可以得到所有实体共同出现的频率。
等得到所有的频率之后,就可以得出相应的关联规则。例如式(3)
其支持度为:s=
X1X2出现的频率+X1出现的频率所有实体组合出现的频率之和X1X2出现的频率X1→X1X2
在实际研究中,所谓强规则是指既满足最小支持度阈值又同时满足最小置信度阈值的规则,如果项集A?I,s(A→B)≥min_s,则称A是频繁项集;如果2.2 空间关联规则
c(A→B)≥min_c,则称规则A→B成立。
空间关联规则主要是指空间对象之间的空间或非空间关系,通常也称为空间相关关系。挖掘日常生活其置信度为:c=
中接触到的空间对象之间的关联模式或相互关系是目前空间关联规则挖掘的主要目的。
由于空间数据的复杂性,所以与传统关联规则相比,空间关联规则的形式种类较多,如空间目标间的相邻(close_to)、相离(far_away)、包含、被包含、覆盖、被覆盖等。目前使用最广泛的一种形式是A→B(s%,c%),这种形式是从事务型关系数据库的关联规则延伸过来的,不过其中的A和B是空间和非空间谓词的集合。
其实这种形式的空间关联规则只是一种比较狭义的定义方式,还有很多更为复杂的形式,比如is_a(X,(6%'house,80%')∧)close[9],说明_to(80%X,靠近郊区的房子价格是便宜'suburbs')→is_cheap(X)
的,并且只有6%的数据符合这一规则。在上述例子
中,close_to是一种空间谓词,而is_cheap是非空间谓词。在空间谓词的知识库中还有很多其他空间谓词,如left_to(左边),north_to(北边),是表示空间方向的;close_to((2.重叠3 空间关联规则挖掘方法
),是表示拓扑关系的靠近)是表示距离的。
,intersect(相交),overlap种为布尔关联规则挖掘频繁项集的算法R.Agrawal和R.Srikant于1994年首先提出了一
―――Apriori
算法。在关联规则挖掘算法中,Apriori算法是最经典的算法之一,该算法利用一种称为逐层搜索的迭代方法,结合频繁项集性质的先验知识来实现关联规则的挖掘,即利用k项集搜索k+1项集。现在将这种在事务型关系数据库中的挖掘算法应用到空间关联规则挖掘中。首先,假设数据库中存在X实体,则其算法如下:
1,X2,…,Xm这m个
第一步,分别计算X的频率(即出现的次数);
1,X2,…,Xm这m个实体出现第二步,分别计算两个实体XX1X2,X1X3,…,X1Xm,2X3第三步,…,X2Xm,分别计算三个实体,…,Xm-1Xm它们同时出现的频率;
X1XX2X3,X1X2X4,…,
1X2Xm,X2X3X4,…,X2X3Xm,…,Xm-2Xm-1Xm同时出现的频率。
X根据以上算法可知1出现的频率,Apriori算法采用的是渐进的方法逐步挖掘关联规则,但是应用于空间关联规则的挖掘中存在着明显的缺点:
的或者用户不感兴趣的规则a.目标性不强,在整个过程中会挖掘出许多无用。
体进行扫描b.效率较低、计算,在整个挖掘过程中要不断对所有实
,这导致整个的执行效率较低。
针对这两个不足之处,文中将提出一些改进了的挖掘方法。根据第一部分介绍的空间数据的关联特性,即空间数据之间的拓扑关系、距离关系和方向关系,提出三种新的空间挖掘算法:基于空间拓扑关系挖掘算法、空间距离关系挖掘算法和空间方向关系挖掘算法。
2.3.1 空间拓扑关系反应的是在地理空间实体间一种不
基于空间拓扑关系的挖掘算法随实体的连续变化而改变的空间关系,在地理信息系统中,拓扑关系是最重要的一类关系。基于空间拓扑关系的挖掘算法的思想如下:根据具体的需求,首先定义合适的拓扑谓词,然后通过判断空间实体间的拓扑关系,从而挖掘出空间实体间的拓扑关联规则。基于空间拓扑关系的挖掘算法主要是根据实体间的空间拓扑关系挖掘出实体间的相关性,所以,这一算法的关键步骤是定义实体间的拓扑关系谓词和空间拓扑关系的判断。
2.3.2 空间距离关系描述的是两个实体间的远近程度基于空间距离关系的挖掘算法、
亲疏程度。基于空间距离关系的挖掘算法思想如下:根据具体的需求,首先定义合适的空间距离谓词,然后通过判断空间实体间的距离关系,从而挖掘出空间实体间的距离关联规则。基于空间距离关系的挖掘算法主要是根据实体间的空间距离关系挖掘出实体间的距离相关性,所以,这一算法的关键步骤是定义实体间的距离关系谓词和空间距离的判断。
2.3.3 空间方向关系反应的是两个实体在空间分布上的
基于空间方向关系的挖掘算法
第5期 陆新慧等:空间关联规则挖掘技术的研究及应用?29?
相对关系。基于空间方向关系的挖掘算法思想如下:根据具体的需求,首先定义合适的空间方向谓词,然后通过判断空间实体间的方向关系,从而挖掘出空间实体间的方向关联规则。基于空间方向关系的挖掘算法的思想和前两种相似,关键步骤就是空间方向谓词的定义和空间方向关系的判断。不过在一般情况下,基于空间方向关系挖掘算法是不会单独使用的,会配合基于空间距离关系挖掘算法一起使用。
“公路段”数据为目标数据集,其中包括实体名称和空
第一步,从空间数据库中查找相关的数据信息:
;“化工厂”数据为参考数据集,其中包括实体名称和空间坐标。本例中选择的结果包括16个“公路段”和56个“化工厂”。
3 空间关联规则挖掘算法的实例实现
3.1 基于空间拓扑关系的挖掘算法
本实例主要是利用空间拓扑关系的挖掘算法,来挖掘出大型商场在各地区的空间分布情况。算法是通过判断大型商场与各地区间的空间拓扑关系,挖掘大型商场与地区的拓扑关联规则,从而得出大型商场的空间分布规律。本例主要以镇江市的大型超市作为数据集。
第一步,从空间数据库中查找相关的数据信息:地区数据集作为目标数据集,其中包括地区的名称、空间几何位置和空间实体对象;大型商场数据集作为参考数据集,其中包括商场名称、空间位置和空间实体对象。
第二步,定义空间拓扑谓词。根据目标数据集和参考数据集的需求,定义相关的空间拓扑谓词。在本实例中,目标参考集是地区,属于面状实体;参考数据集是商场,属于点状实体,所以这里的拓扑关系应定义为包含关系。
第三步,判断拓扑关系。本例中采用射线法
判断目标实体与参考实体间的拓扑关系。当满足拓扑谓词时进行记录,并最终将所有记录一起存放在结果集中,如表1(其中A地区表示城区,B地区表示郊区)。
表1 大型商场分布表集
拓扑谓词商场记录数
〈包含,A地区〉8 则 :is_a(由上表可以得到大型商场与地区间的空间关联规〈包含,B地区〉
X,'商场')→contain(Y,'A地区')(100%),
说明在本实例中,八个商场均分布在城区,置信度为
100%3.2 。基于空间距离关系的挖掘算法
效果图如图3所示。
本实例主要是利用空间距离关系的挖掘算法,来挖掘出化工厂和公路段之间的空间关联规则。数据的来源是江苏省空间实体数据库中的“化工厂”和“公路段”数据层。
图3 商场空间分布规律
第二步,定义空间谓词。本例中“公路段”为线状实体,“化工厂”为点状实体,采用的是距离关系挖掘算法,考虑到一般“公路段”和“化工厂”会有一定的距离,所以定义空间距离谓词为:小于等于10km。第三步,判断空间距离关系。挖掘过程中,判断
“离谓词时进行记录公路段”和“化工厂,并最终将所有记录一起存放在结
”间的距离关系。当满足空间距果集中,如表2所示。
表2 化工厂分布表集
化工厂记录数
〈〈小于等于小于等于10km,G10410km,G312江苏江苏〉〈小于等于10km,S121江苏〉〉127
〈小于等于〈小于等于10km,G32810km,S211〉江苏〉119〈小于等于〈小于等于10km,G318江苏〉
10km,S227〉
508联规则 由上表可得:江苏的化工厂基本是沿公路分布的“公路段”和“化工厂”之间的空间关
(置信度为89%)。
文中主要探讨了空间关联规则的一些基本算法,并针对传统的关联规则算法的不足之处提出了几种新的空间关联规则算法,这几种算法更适用于空间实体关联规则的挖掘。
空间数据挖掘技术是一门比较新的技术领域,尽管近几年得到了一些初步的进展,但是要深入研究的
(下转第33页)
第5期 王晓阳等:基于相似性度量的高维数据聚类算法研究?33?
对于基于Hsim(X,Y)距离函数的聚类方法在三个类别中正确划分的数目明显增加,更接近各类数据的真实分布,同时提高了聚类精度。实验效果表明文中提出的Esim(X,Y)相似性度量函数能够有效、合理地用于描述数据之间的相关程度,同时能提高高维数据聚类效果。
Esim(X,Y)相似性度量函数的高维数据聚类方法相
由表2和表3的实验结果得出,基于文中提出的
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文中对高维数据空间的特性进行分析,从相似性度量角度着手来缓解维数灾难所带来的严重问题。通过分析传统的相似性度量函数在处理高维数据时的不适应性,并对当前所应用的相似性度量函数进行总结评价,提出了改进的相似性度量函数。通过有效性及实验分析,该函数优于各类已有的相似性度量方法,从而验证了该函数在处理高维数据空间时是有效的、合理的。
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数据仓库与数据挖掘原理及
[2] mentPanGuotao,ofHighHuangDimensional[Decai.C]Research//The2011onSimilarityInternationalMeasure-ferenceofYouthCommunication.Macao,China:[s.n.Con-
],(??????????????????????????????????????????????
上接第29页)
问题还有很多。由于空间数据挖掘的主要对象是GIS
空间数据库[11,12]在基于GIS的空间数据挖掘的研究领域,所以在以后的研究中。
,将重点集中参考文献:
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.基于GIS的空间数据挖掘研究进展[J].皖西学院
包含各类专业文献、中学教育、生活休闲娱乐、高等教育、行业资料、应用写作文书、各类资格考试、19空间关联规则挖掘技术的研究及应用 等内容。
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