空间关联规则挖掘

第1篇一、课题背景与意义随着信息技术的飞速发展，时空数据已成为现代城市规划、交通管理、环境监测、灾害预警等领域的重要数据资源。

时空数据分析作为一种跨学科的研究方法，旨在挖掘时空数据中的潜在规律，为决策提供科学依据。

本课题旨在研究时空数据分析的方法、技术及其在相关领域的应用，具有重要的理论意义和应用价值。

二、国内外研究现状1. 国外研究现状国外在时空数据分析领域的研究起步较早，已经形成了一套较为成熟的理论体系和技术方法。

例如，美国地理信息系统协会（AGILE）和欧洲地理信息系统协会（EURISA）等组织在时空数据分析方面开展了大量的研究工作。

国外的研究主要集中在以下几个方面：- 时空数据模型与表示方法：如时空立方体、时空数据流等。

- 时空数据挖掘与可视化：如时空关联规则挖掘、时空聚类分析等。

- 时空数据管理：如时空数据库、时空数据索引等。

2. 国内研究现状近年来，我国在时空数据分析领域也取得了显著成果。

国内的研究主要集中在以下几个方面：- 时空数据建模与处理：如时空数据压缩、时空数据质量评估等。

- 时空数据分析方法：如时空趋势分析、时空异常检测等。

- 时空数据应用：如城市规划、交通管理、环境监测等。

三、研究内容本课题拟研究以下内容：1. 时空数据模型与表示方法- 研究时空数据的基本概念、属性和特征。

- 探讨时空数据模型的设计与实现，如时空立方体、时空数据流等。

- 分析时空数据的表示方法，如时间序列、空间网格等。

2. 时空数据分析方法- 研究时空数据挖掘的基本方法，如关联规则挖掘、聚类分析等。

- 探讨时空数据的可视化技术，如时空地图、时空轨迹等。

- 研究时空数据的异常检测方法，如时空异常点检测、时空异常区域检测等。

3. 时空数据应用- 分析时空数据在城市规划、交通管理、环境监测等领域的应用需求。

- 研究时空数据在灾害预警、应急救援等领域的应用技术。

- 探讨时空数据在智慧城市、智能交通等领域的应用前景。

1.1 地理空间数据处理与建模地理空间数据分析是地理学和地理信息科学领域的重要研究内容地理空间数据分析包括：地理计算、数量地理学、地理信息系统1.2 地理空间数据挖掘数据挖掘是一个由数据库、人工智能、数理统计和可视化等多学科与技术交叉、渗透、融合形成的交叉学科。

地理空间数据挖掘是数据挖掘的一个研究分支，其实质是从地理空间数据库中挖掘时空系统中潜在的、有价值的信息、规律和知识的过程，包括空间模式与特征、空间与非空间数据之间的概要关系等。

地理空间数据立方体维度、度量值、成员属性联机分析处理技术地理空间数据挖掘典型方法：地理空间统计方法、地理空间聚类方法、地理空间关联分析、地理空间分类与预测分析、异常值分析。

地理空间统计方法：地统计、格网空间模型、空间点分布形态地理空间聚类方法：分割法、层次法、基于密度的方法、基于网格的方法经典聚类法包括k-mean、k-meriod、isodata 地理空间关联分析的核心内容是挖掘空间关联规则，空间关联规则指明了空间谓词与非谓词间存在的关联性异常值分析：基于统计的异常值分析、基于距离的异常值探测、基于偏差的异常值探测1.3 GIS 环境下的空间分析GIS 环境下的空间分析方法分为如下六种：确定性分析、探索性分析、时空数据分析、专业模型集成分析、智能化的空间分析、可视化空间分析第四章空间表达变换分析面的栅格化：基于弧段数据的栅格化（带扫描算法）和基于多边形数据的栅格化（边界代数算法）基于图像处理的矢量化方法：二值化——细化——跟踪——创建拓扑基于窗口匹配的矢量化：双边界直接搜索算法、DBDF 地理空间坐标变换意义：1、GIS 实现多源数据无缝集成的基础，2、GIS 空间分析的基础，3、GIS 输出显示成果的需要坐标系统转换方法：相似变换、仿射变换第五章空间几何关系分析邻近度分析（缓冲区分析和泰森多边形分析）是定性描述空间目标距离关系的重要物理量之一，表示地理空间中两个目标地物距离相近的程度。

一、解答题（满分30分，每小题5分）1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系？请详细阐述之首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式；然后，调用相应的算法生成所需的知识；最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。

知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。

流程步骤：先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集；再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。

2. 时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之时间序列数据挖掘的方法有：1）、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。

例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。

2）、随机时间序列预测方法:通过建立随机模型，对随机时间序列进行分析，可以预测未来值。

若时间序列是平稳的，可以用自回归(Auto Regressive，简称AR)模型、移动回归模型(Moving Average，简称MA)或自回归移动平均(Auto Regressive Moving Average，简称ARMA)模型进行分析预测。

3）、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多，其中比较成功的是神经网络。

由于大量的时间序列是非平稳的，因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。

假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型，用于时间序列的预测。

3. 数据挖掘的分类方法有哪些，请详细阐述之分类方法归结为四种类型：1）、基于距离的分类方法:距离的计算方法有多种，最常用的是通过计算每个类的中心来完成，在实际的计算中往往用距离来表征，距离越近，相似性越大，距离越远，相似性越小。

相关系数和卡方检验的正负关联规则挖掘算法胡志冬【摘要】随着经济全球化和信息技术的发展,为了给企业发展提供更多的信息支持和决策帮助,数据中心纷纷建立起来,其作用是通过分析海量数据来为企业的政策趋向和战略选择提供意见佐证.但是,要想在庞大的数据海洋中获取数据间的相关性依赖并非易事,而且,传统的关联规则算法通常并不完善,产生的规则通常会包含一些没有意义甚至错误的规则,即所谓的弱规则与负规则.针对这种现状,提出一种度量正负关联规则的检验方法,并引入赋予不同权重值给不同数据库的方式,提高在水平多数据库中挖掘正负关联规则的效率.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2013(032)016【总页数】4页(P64-67)【关键词】数据挖掘;正负关联规则;多数据库【作者】胡志冬【作者单位】辽宁师范大学计算机与信息技术学院,辽宁大连116029【正文语种】中文【中图分类】TP311数据挖掘（Data Mining)是从数据准备到知识评价的一个流程体系，在海量的数据中获取感兴趣的信息。

关联规则的挖掘是数据挖掘研究的重要方向之一，通过数据间隐含的依赖性关系生成知识。

目前多数工作的重心都放在了A⇒B的正关联规则研究上，而对于形如A⇒┐B、┐A⇒B、┐A⇒┐B(一般此类规则作用较小)的负规则研究很少，但负关联规则同样包含着巨大的信息量，对企业的战略决策选择同样起着至关重要的作用。

1 相关工作1.1 概念与定义在支持度-置信度的框架下，关联规则中只有同时满足支持度与置信度的规则才是强规则，即具有良好预测性的规则。

从概率的角度重新定义支持度和置信度为：定义1支持度是指数据库中同时包含A和B的概率。

也就是说，如果在数据库D 中包含A又包含B的事务集占总事务集的n%，则规则A⇒B的支持度为n。

定义2置信度是A成立的条件下B也为真的条件概率，也就是说，如果数据库D 中包含A又包含B的事务集占只包含A的事务集的m%，则规则A⇒B的置信度为m。

数据挖掘算法数据挖掘算法是一种从大规模数据集合中提取有用知识和信息的技术。

数据挖掘算法是用数学、统计学和机器学习技术来发现、提取和呈现数据的过程。

在实际应用中，数据挖掘算法主要用于预测、分类、聚类和异常检测等。

下面是一些数据挖掘算法的介绍。

1. 随机森林随机森林是一种基于多个决策树模型的集成学习算法。

它利用随机样本和随机特征的组合训练多个决策树，并通过投票的方式选择最终的结果。

随机森林算法可以用于分类和回归问题。

2. 支持向量机支持向量机是一种二分类模型，它的工作原理是将数据映射到高维空间，并在该空间中找到一个最优的超平面来区分不同的样本。

支持向量机可以通过核函数的组合来进一步扩展到非线性问题。

支持向量机的最大优点是它能够处理高维空间的数据，并且可以用于模式识别、文本分类和图像处理等领域。

3. K-means聚类K-means聚类是一种基于距离的聚类算法，它将数据分成K个簇，每个簇包含最接近的若干个点。

K-means聚类算法是一种无监督学习算法，它可以用来发现数据集中的不同类别或数据分布。

4. Apriori算法Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，用于在大规模数据集中发现数据间的关系。

该算法通过分析不同数据项之间的交叉出现频率，来找到数据项之间的强关联规则。

Apriori算法可以用于商业应用，例如发现商品之间的关联规则，提高市场营销效率。

5. AdaBoost算法AdaBoost算法是一种集成学习算法，它通过组合多个弱分类器来构建强分类器。

该算法会对之前分类错误的样本赋予更高的权重，以便训练下一个弱分类器。

AdaBoost算法可以用于解决二分类问题和多类分类问题。

6. 神经网络神经网络是一种人工智能技术，它类似于人类大脑的神经元网络。

神经网络通过多个层次的神经元来建立非线性关系，并寻找输入和输出之间的映射关系。

神经网络可以用于解决分类、回归、文本处理、图像识别等问题。

以上是几种常见的数据挖掘算法介绍。

2024地理信息科学专业选科要求(一)2024地理信息科学专业选科要求1. 选科概述•地理信息科学专业旨在培养掌握地理信息科学理论与技术方法的高级专门人才，具备独立从事地理信息科学研究与应用的能力。

•选课要求结合地理信息科学专业的核心知识和技能，旨在培养学生的定量分析能力、地理数据处理和分析能力以及地理信息系统应用能力。

2. 必修课程要求•数理基础：高等数学、概率统计、线性代数；•地理信息科学基础：地理信息系统原理、遥感技术与应用；•编程与数据处理：计算机程序设计、数据结构与算法、数据库技术；•地理数据分析与模型：地理信息分析与建模、地理数据挖掘与应用。

3. 选修课程推荐•地理可视化技术与应用：学习地理数据可视化的方法和工具，如地图制作、空间可视化；•空间数据挖掘与分析：学习利用空间数据进行挖掘和分析的技术，如空间聚类、空间关联规则挖掘；•遥感影像处理与解译：学习遥感影像的处理和解译方法，如影像融合、遥感影像分类；•WEB地理信息系统开发：学习开发WEB版地理信息系统的技术，如前端开发、地图服务搭建；•地理信息系统工程实践：通过实际项目，综合运用地理信息科学的方法和技术，解决实际问题。

4. 实践环节要求•实习实践：参与地理信息相关企事业单位实习，了解实际工作环境和工作流程；•实地调研：开展地理信息调查研究，实地收集地理数据，进行数据处理、分析和报告撰写；•实验实训：参加地理信息科学相关的实验实训课程，熟悉仪器设备操作和实验数据处理。

5. 示范选科组合•组合一：地理信息系统原理 + 遥感技术与应用 + 计算机程序设计 + 地理信息分析与建模；•组合二：计算机程序设计 + 数据结构与算法 + 地理信息分析与建模 + WEB地理信息系统开发；•组合三：地理信息系统原理 + 地理可视化技术与应用 + 空间数据挖掘与分析 + 地理信息系统工程实践。

总之，2024地理信息科学专业的选科要求包括必修课程和选修课程。

旅游数据分析方法随着旅游业的快速发展，大量的旅游数据不断涌现。

如何利用这些数据进行分析，提取有用的信息，对旅游行业做出准确的预测和决策，成为了旅游业界亟待解决的问题。

本文将介绍一些常用的旅游数据分析方法，帮助读者更好地利用数据进行旅游市场、旅游目的地和旅游产品等方面的分析。

1. 数据采集与清洗旅游数据分析的第一步是数据采集，获取各种与旅游相关的数据，包括但不限于旅游目的地的旅游接待量、旅游产品的销售额、旅游活动的参与人数等。

数据的来源可以是各类旅游企业的运营数据库、旅游网站的用户行为数据等。

数据采集完毕后，还需要进行数据清洗，处理数据中的缺失值、异常值和重复值等，从而确保后续分析的准确性和可靠性。

2. 描述性统计分析描述性统计分析是对旅游数据进行总体描述的一种方法。

通过计算旅游数据的平均值、中位数、标准差等指标，可以得到旅游业的整体情况和数据分布的特征。

这种分析方法可以帮助旅游从业者了解市场和产品的基本情况，掌握旅游业务的整体动向。

3. 时间序列分析时间序列分析是一种对旅游数据中的时间相关性进行建模和预测的方法。

通过观察旅游数据的历史走势和周期性变化，可以提取时间序列中的趋势、季节性和循环性等特征，进而进行未来的预测分析。

时间序列分析可以帮助旅游企业预测旅游需求的变化，并做出相应的策略调整。

4. 地理空间分析地理空间分析是一种对旅游目的地分布与市场需求关系进行研究的方法。

通过地理信息系统（GIS）技术，可以将旅游数据与地理空间信息进行关联分析，揭示不同地区的旅游需求和资源分布情况，从而帮助旅游从业者找到最佳的市场定位和营销策略。

5. 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种寻找旅游数据中不同属性之间相关关系的方法。

通过分析旅游数据中的频繁项集和关联规则，可以发现不同旅游产品或服务之间的相关性，例如某些景点的游客喜好和购买行为之间的关联。

关联规则挖掘可以帮助旅游经营者制定更有针对性的产品推荐和市场营销策略。

数据挖掘的模型数据挖掘（Data Mining）是指从大量的数据中寻找隐藏在其中的有价值的信息，并将其转化为可理解的形式，以支持决策和预测。

数据挖掘的模型则是实现数据挖掘技术的基础，它们用来描述和分析数据的特征、关系和规律，从而揭示出数据的潜在知识。

一、分类模型分类模型用于将数据划分到不同的预定义类别中。

常见的分类模型包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。

决策树是一种树状结构，通过判断数据的特征值按照一定条件分支，最终到达叶子节点预测其所属类别。

朴素贝叶斯模型基于贝叶斯定理，通过计算条件概率来预测类别。

支持向量机则使用超平面在特征空间中对数据进行分类。

二、回归模型回归模型用于预测和估计数值型数据的输出。

它适用于分析因变量与一个或多个自变量之间的关系。

线性回归模型是最简单的回归模型，它假设自变量和因变量之间存在线性关系。

除了线性回归模型外，还有多项式回归、岭回归等模型。

三、聚类模型聚类模型将数据根据其相似性分为不同的类别或群组。

常见的聚类算法有K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。

K均值聚类是一种迭代算法，将数据分为K个簇，使得同一簇内的数据点更加相似。

层次聚类将数据根据相似性构建层次化的聚类结果。

DBSCAN则是一种基于密度的聚类算法，将密度相连的数据点划分为一个簇。

四、关联规则模型关联规则模型用于发现数据中的相互关联性，即数据项之间的频繁关系。

常见的关联规则算法有Apriori算法和FP-Growth算法。

Apriori算法基于频繁项集的性质，通过逐层搜索，找到频繁项集和关联规则。

FP-Growth算法则通过构建FP树来挖掘频繁项集和关联规则。

五、时序模型时序模型用于处理数据的时序性，可以进行时间序列预测、序列模式挖掘等任务。

常见的时序模型有ARIMA模型、LSTM模型等。

ARIMA模型是一种基于时间序列的预测模型，通过分析时间序列的自相关性和滞后关系，来预测未来的趋势。

LSTM模型则是一种递归神经网络，能够学习序列数据中的长期依赖关系。

■匪　型　．　

数据库扫描的一种快速关联规则挖掘算法　戴　娟・邱　雁２　（１常州信息职业技术学院基础课部，江苏常州　２１３１６４；２常州刘国钧高等职业技术学校，江苏常州２１３００４）　摘　要：为了快速地从数据库中挖掘出频繁项集．本文　中提出了一种将数据库中的频繁项集搜寻问题转化为用二分　查找法去直接搜索构建的向量子空间中的向量问题。该算法　不仅运算简单，只需扫描一次数据库，而且具有提高搜索速度　等优点．．　关键词：数据库关联规则　频繁项集　

为了从数据库中快速地挖掘出频繁项集，我们从Ａｐｆｉｏｆｉ　算法寻找频繁项集的过程出发，提出了一种利用二分查找快　速搜寻关联规则的简单、实用挖掘方法。先根据Ａｐｆｉｏｆｉ算法的　最大频繁项集一一定是数据库项目集的子集思想．按项目集的　非空予集所包含的项目个数构建对应的向量子空间。然后针　埘挖掘的数据库，将其映射到布尔矩阵，再利用折半查找和向　量内积运算找　最大频繁顺集存存的向量子空间．从中找出　数据库要找的频繁项集。　１．Ａｐｒｉｏｒｉ算法　没Ｉ＝｛Ｉ　，Ｉ　，…，Ｉ　｝为数据库Ｄ中不同项目组成的集合，其中　

的每一项目Ｉ．（ｉ＿１，２，…，ｍ）相当于一种商品。Ｗ＝｛Ｔ　，ｒｒ１，…，　ｌ　是一组事务集，Ｗ　ｒ｛１的每个事务Ｔ（ｉ＝ｌ，２，…，ｎ）是一组商品，Ｔ　Ｉ。每个事务Ｔ都有唯一标识Ｔ１Ｄ。项目集中项目的个数称为　项目集的长度，若项目集的长度为ｋ，称为ｋ一项集。则对于任　…给定的数据库Ｄ，其频繁项集产生的过程可描述为：（１）先计　算所有的１一项集，记为Ｃ．。找出大于或等于给定最小支持度　ｍｉｎ　ｓｕｐ的所有常用的１－－项集，记为Ｌ，；（２）根据常用１一项集　确定候选２一项集的集合，记为Ｃ　。从Ｃ　找出大于或等于给定　

最小支持度ｍｉｎ　ｓｕｐ的所有常用２一项集，记为Ｌ１；（３）再由常用　２一项集确定候选３一项集的集合，记为Ｃ，。再从Ｃ　找出大于或　等于最小支持度ｍｉｎ　ｓｕｐ的所有常用３一项集，记为Ｌ　。如此下　去，直到不能找到更高维的频繁项集为止。　显然，Ａｐｆｉｏｆｉ算法需要对数据库进行多次扫描，且产生的　中间候选项集数较多，严重影响了其运行效率。　２．构建向量子空间　由Ａｐｒｉｏｒｉ算法搜寻频繁项集的结果不难发现，数据库Ｄ产　生的频繁项集一定是其项目集Ｉ＝ｆＩ　，Ｉ，，…，Ｉ｝对应幂集２‘中的　

空间要素特征评价方法空间要素是指地理空间中存在的各种要素，如土地利用、建筑物、道路网络、自然资源等。

评价空间要素的特征可以从多个角度进行，以下是几种常用的评价方法：1.遥感影像解译方法：遥感影像可以提供大范围、多时段的地理信息数据。

利用遥感影像进行空间要素特征评价，可以通过解析空间要素在遥感影像中的表现形式，如建筑物的纹理、形状、密度等，来评价其特征。

同时，结合地理信息系统（GIS）的分析工具，可以定量评价空间要素的属性，如土地利用类型、土地覆盖变化等。

2.空间模型和空间统计方法：空间模型是一种用于描述空间要素分布模式的方法，通过空间模型可以研究和评价空间要素的集聚程度、分布规律等特征。

常用的空间模型包括点模式分析、地理关联规则挖掘、空间自相关分析等。

空间统计方法则可以提供对空间要素特征的定量评估，如空间聚集指数、空间差异度量等。

3.层次分析法（AHP）：层次分析法是一种通过对多个评价指标的权重进行综合评价的方法。

在空间要素特征评价中，可以将不同的指标（如土地利用类型、绿地覆盖率、建筑密度等）设定为不同层次的因素，然后通过专家评分或统计数据进行权重计算，最终得到各个地理单元的评价结果。

4.统计回归分析：统计回归分析可以通过建立数学模型来评估空间要素特征与其他因素之间的关系。

例如，可以建立一个回归模型来评估土地利用类型与经济发展水平、人口密度等因素之间的关系。

通过对模型的参数估计，可以评估不同因素对空间要素特征的影响程度。

5.空间多目标决策模型：空间多目标决策模型是一种将多个评价指标进行比较和综合的方法，用于评估空间要素特征对于不同目标的适应性。

该方法可以通过建立目标函数和约束条件的优化模型，得到不同评价指标下的最优解或非劣解，从而评估空间要素特征的综合效果。

综上所述，评价空间要素特征可以使用遥感影像解译方法、空间模型和统计方法、层次分析法、统计回归分析和空间多目标决策模型等多种方法。

这些方法可以互补使用，以更全面、准确地评估空间要素特征的性质和特征。

图像数据库关联规则的挖掘方法研究作者：王远敏来源：《数字技术与应用》2012年第10期摘要：在多媒体应用中，图像数据库的使用日趋广泛，为了更有效地使用图像数据库，许多数据挖掘技术被用于图像数据库中。

本文使用数据挖掘中的关联规则方法来进一步提高图像数据库的性能，基于此构建了一个图像数据库系统，在这个系统中使用了FP增长算法挖掘图像数据的关联规则。

关键词：图像数据库数据挖掘 FP增长算法中图分类号：TP301 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2012）10-0083-021、引言随着计算机网络的发达及多媒体应用的日益广泛，各种图像、音频、视频数据在信息交互中成为出现最多的信息载体，尤其是图像信息，能使用直观的画面呈现出丰富的信息。

然而在庞大的图像数据库中查找出相关数据，将图像画面内容与非图像内容特征建立联系，是高效使用图像数据的保障。

近年来，为了提高图像数据库的性能，数据挖掘技术被应用到图像数据库中。

本文使用数据挖掘中的关联规则方法来进一步提高图像数据库的性能，并基于此构建了一个图像数据库系统，在这个系统中使用了FP增长算法挖掘图像数据的关联规则。

2、图像数据库中的关联数据挖掘是知识发现过程的一个步骤，从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中发现有用的知识的过程[1]。

面对图像数据库里庞大的数据量，如何高效地查询出有用的数据，简单的字段匹配方法无法应用于图像数据的匹配，无法作出是否关联的判断。

而数据挖掘技术能通过相应的方法将图像数据的特征与存储的数据联系在一起，挖掘出两者的关联规则。

因此，使用数据挖掘技术能有效找出图像数据的关联规则，从而查询出有用图像数据。

数据的关联主要关注的是满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的关联规则。

图像数据与一般的数据相比，其特征都是包含在图片信息中，因此，在图像数据库中可以挖掘涉及多媒体对象的关联规则，至少要包含以下三类：第一，图像内容和非图像内容特征间的关联。