Abstract-Geen en samling av booleska rumsliga funktioner, colocation mönster upptäckt process hittar undergrupper av funktioner som ofta ligger tillsammans. Till exempel, analysen av en ekologi data uppsättning kan avslöja symbiotiska arter. Problemet med den rumsliga samlokaliseringen skiljer sig från problemet med föreningsregeln eftersom det inte finns någon naturlig uppfattning om transaktioner i rumsliga datamängder som är inbäddade i kontinuerligt geografiskt utrymme. I detta dokument tillhandahåller vi ett transaktionsfritt tillvägagångssätt för min colocation mönster genom att använda begreppet närhet grannskap. En ny intresseåtgärd, ett deltagarindex, föreslås också för rumsliga samlokaliseringsmönster. Deltagarindexet används som ett mått på förekomsten av en samlokalisering av två skäl. För det första är denna åtgärd nära relaterad till kors-K-funktionen, som ofta används som ett statistiskt mått på interaktion mellan par av rumsliga funktioner. För det andra har den också en antimonotonegendom som kan utnyttjas för beräkningseffektivitet. Dessutom designar vi en algoritm för att upptäcka colocation mönster. Denna algoritm innehåller en ny multiupplösning beskärningsteknik. Slutligen ges experimentella resultat för att visa styrkan i algoritmen och designbeslut relaterade till prestandainställning.
Prevalensen för STCOPs bedöms av deltagarindexet på funktionsnivå REF.
Discovering colocation patterns from spatial data sets: a general approach
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}