Abstract Ett samlokaliseringsmönster är en grupp rumsliga funktioner/händelser som ofta samlokaliseras i samma region. Till exempel, mänskliga fall av West Nile Virus förekommer ofta i regioner med dålig myggbekämpning och förekomsten av fåglar. För colocation mönster gruvdrift, tidigare studier ofta betona lika deltagande av varje rumsliga funktion. Till följd av detta kan intressanta mönster med händelser med väsentligt olika frekvens inte fångas upp. I detta dokument tar vi upp problemet med gruvsamlokaliseringsmönster med sällsynta rumsliga egenskaper. Vi föreslår först en ny åtgärd som kallas maximal andelsgrad (maxPR) och visar att ett samlokaliseringsmönster med ett relativt högt maxPR-värde motsvarar ett colocation-mönster som innehåller sällsynta rumsliga händelser. Dessutom identifierar vi en svag monotonitet egenskap hos maxPR-måttet. Denna fastighet kan bidra till att utveckla en effektiv algoritm till gruvmönster med höga maxPR-värden. Som visat En preliminär version av papperet framträdde som [13]. Genom våra experiment är vårt tillvägagångssätt effektivt när det gäller att identifiera samlokaliseringsmönster med sällsynta händelser och är effektivt och skalbart för storskaliga datamängder.
REF tog itu med problemet med gruvsamlokaliseringsmönster med sällsynta rumsliga händelser.
Mining co-location patterns with rare events from spatial data sets
{'venue': 'Geoinformatica', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Geography', 'Computer Science']}