基于FP-树的时空数据挖掘算法研究

发布时间：2017-04-17 14:14

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【摘要】：时空数据挖掘作为空间数据挖掘的拓展,主要是针对时空数据进行分析和处理,时空数据的结构包括位置信息、时间信息和属性信息三方面内容。对时空数据的挖掘不仅仅是要分析时空数据的属性信息,还需要分析数据对象的空间关系以及数据对象随时间变化的规律,进而挖掘出随着时间和空间的变化,隐藏在时空数据对象背后的时间与空间在现实世界中的内在联系,为客观世界中的空间决策提供帮助。本文主要是对时空数据挖掘算法进行研究。首先分析论述了数据挖掘,空间数据挖掘,时空数据挖掘的基本概念和主要算法的联系与区别。然后着重对传统关联规则挖掘算法进行了更加深入的分析与探索,发现其存在的缺陷与不足,探讨如何对其进行优化以及如何将其进行拓展。最终提出了一种基于FP-树的时空关联规则挖掘算法,即STFP-tree(Spatio-temporal FP-tree)算法,克服了传统关联规则算法的不足。实验结果表明,STFP-tree算法能够有效对时空数据进行分析挖掘,实现了传统关联规则算法到时空关联算法的转变。将其应用于对学校周围酒店住宿价格进行趋势的分析和预测中,达到了对时空数据进行挖掘分析的效果,为酒店位置的选取与酒店价格的及时调整提供了决策依据。
【关键词】：时空数据挖掘 空间数据挖掘 空间决策 FP-树 时空关联规则挖掘算法
【学位授予单位】：河南工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.13
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 引言9
• 1.2 国内外研究现状9-12
• 1.2.1 数据挖掘研究现状9-10
• 1.2.2 空间数据挖掘研究现状10-11
• 1.2.3 时空数据挖掘研究现状11-12
• 1.3 研究目的及意义12-13
• 1.4 论文研究内容和章节组织13-15
• 1.4.1 论文研究内容13
• 1.4.2 论文章节组织13-15
• 第二章 相关理论与技术15-28
• 2.1 时空数据挖掘15-18
• 2.1.1 时空数据挖掘概念15
• 2.1.2 时空数据挖掘过程15-16
• 2.1.3 时空数据挖掘方法16-18
• 2.2 时空数据模型18-23
• 2.2.1 时空数据模型概念18
• 2.2.2 时空数据模型分类18-23
• 2.3 时空对象及其关系23-27
• 2.3.1 时间对象23-24
• 2.3.2 空间对象24-25
• 2.3.3 相互关系25-27
• 2.4 本章小结27-28
• 第三章 关联规则挖掘理论与算法28-40
• 3.1 关联规则挖掘理论28-29
• 3.1.1 关联规则概念28
• 3.1.2 关联规则挖掘步骤28-29
• 3.2 Apriori算法29-32
• 3.2.1 Apriori算法描述29
• 3.2.2 Apriori算法实例分析29-32
• 3.2.3 Apriori算法优缺点分析32
• 3.3 FP-growth算法32-39
• 3.3.1 FP-growth算法描述32-33
• 3.3.2 FP-树的创建33
• 3.3.3 FP-growth算法实例分析33-39
• 3.3.4 FP-growth算法优缺点分析39
• 3.4 本章小结39-40
• 第四章 基于FP-树的时空关联规则挖掘算法40-49
• 4.1 时空关联规则挖掘概念40
• 4.2 STFP-tree算法40-42
• 4.2.1 STFP-tree算法概念40
• 4.2.2 STFP-tree算法实现步骤40-42
• 4.3 实验结果与分析比较42-48
• 4.4 本章小结48-49
• 第五章 总结与展望49-51
• 5.1 工作总结49
• 5.2 存在问题及展望49-51
• 参考文献51-59
• 致谢59-60
• 个人简历60

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 薛占熬;司小朦;朱泰隆;王楠;;覆盖粗糙直觉模糊集模型的研究[J];计算机科学;2016年01期

2 余翠兰;;一种基于投影FP-growth的co-location模式挖掘算法[J];科学技术与工程;2014年23期

3 龚健雅;李小龙;吴华意;;实时GIS时空数据模型[J];测绘学报;2014年03期

4 杨睿通;贺兴时;李建辉;;基于决策树的空间数据处理策略[J];西安工程大学学报;2013年01期

5 石岩;刘启亮;邓敏;王佳t，

本文编号：313392