Abstrakt. Spatial co-location mönster gruvdrift är en intressant och viktig fråga i rumsliga data mining område som upptäcker undergrupper av funktioner vars händelser ofta ligger tillsammans i geografiskt utrymme. Tidigare forskningslitteratur för gruvdrift co-location mönster antar dock en statisk kvartersrestriktion som uppenbarligen introducerar många nackdelar. I detta dokument avslutar vi de preferenser som algoritmer förlitar sig på när de fattar beslut om gruvsamlokaliseringsmönster med dynamiska kvartersbegränsningar. Baserat på detta definierar vi gruvuppgiften som ett optimeringsproblem och föreslår en girig algoritm för gruvsamlokaliseringsmönster med dynamisk kvartersbegränsning. Den experimentella utvärderingen av en verklig datauppsättning visar att vår algoritm har en bättre förmåga än den tidigare metoden att hitta samlokaliseringsmönster tillsammans med övervägandet av distributionen av datauppsättningen.
Spatial co-location mönster med dynamiska kvarter begränsning föreslogs i REF.
Mining Spatial Co-location Patterns with Dynamic Neighborhood Constraint
{'venue': 'ECML/PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}