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商品簡介
目次
商品簡介
空間關聯和并置模式被統稱為空間模式，空間模式發現是空間數據挖掘中最重要的任務之一。本書圍繞挖掘的目標（如關聯或并置）和對象（如經典數據、區間數據、不確定性數據或模糊數據等），系統地介紹了作者在空間模式挖掘領域的主要研究成果。內容包括：緒論；空間模式挖掘基礎；空間關聯規則挖掘；經典數據的空間colocation模式挖掘（1）、（2）；不確定性數據的空間colocation模式挖掘；區間數據的空間colocation模式挖掘；模糊數據的空間colocation模式挖掘；加權colocation模式及其挖掘算法；負colocation模式挖掘及SCPMiner開發等。
本書可供高等院校計算機及相關專業的本科生、研究生參考，對從事計算機開發及應用的科技人員及開發人員也有較大的參考價值。
本書可供高等院校計算機及相關專業的本科生、研究生參考，對從事計算機開發及應用的科技人員及開發人員也有較大的參考價值。
目次
第1章 緒論
11 背景及意義
12 什么是空間模式挖掘
13 空間模式挖掘的難點
14 空間模式挖掘任務
15 本書的內容與組織
相關工作
參考文獻
第2章 空間模式挖掘基礎
21 從事務數據到空間數據挖掘
22 空間數據的表示和建模
221 柵格結構
222 矢量結構
223 矢柵一體化結構
23 空間數據獲取 第1章 緒論
11 背景及意義
12 什么是空間模式挖掘
13 空間模式挖掘的難點
14 空間模式挖掘任務
15 本書的內容與組織
相關工作
參考文獻
第2章 空間模式挖掘基礎
21 從事務數據到空間數據挖掘
22 空間數據的表示和建模
221 柵格結構
222 矢量結構
223 矢柵一體化結構
23 空間數據獲取
231 基于Google Earth和Global Mapper獲取空間數據
232 基于ArcGIS提取空間數據
24 空間計算
241 空間索引技術
242 空間近鄰計算
243 空間遠鄰查詢
244 尋找極大團和最大團
相關工作
參考文獻
第3章 空間關聯規則挖掘
31 空間關聯規則的相關概念
311 空間謂詞
312 概念層次樹
313 空間查詢
314 空間關聯規則
32 自頂向下、逐步求精的空間關聯規則挖掘
321 算法描述
322 算法分析
323 實例研究
33 基于等價劃分樹的多層空間關聯規則挖掘
331 相關概念
332 劃分和空間關聯規則
333 優化策略
334 算法設計及實現
335 性能評估
34 空間關聯規則挖掘在氣象數據上的應用
341 問題提出
342 問題定義
343 挖掘結果分析
相關工作
參考文獻
第4章 經典數據的空間colocation模式挖掘（1）
41 基本概念
411 colocation挖掘相關概念
412 colocation挖掘算法分類
42 基于完全連接的colocation挖掘算法
421 先驗原理
422 全連接算法的基本思想
423 全連接算法(joinbased algorithm)
424 候選colocation的產生與剪枝
425 產生候選colocation的表實例
426 計算參與度與多分辨剪枝（multiresolution pruning）
427 產生colocation規則
428 計算復雜度
43 兩種物化空間鄰近關系的模型
431 星型鄰居物化模型
432 團鄰居物化模型
433 模型比較
44 無連接的colocation挖掘算法
441 基本介紹
442 無連接（joinless）算法
443 算法的完備性和正確性
45 部分連接的colocation挖掘算法
451 部分連接（partialjoin）方法
452 分析比較joinbased、joinless和partialjoin算法
相關工作
參考文獻
第5章 經典數據的空間colocation模式挖掘（2）
51 前綴樹結構
511 問題提出
512 前綴樹結構挖掘算法的實質分析
52 基于CPItree的colocation挖掘算法
5
11 背景及意義
12 什么是空間模式挖掘
13 空間模式挖掘的難點
14 空間模式挖掘任務
15 本書的內容與組織
相關工作
參考文獻
第2章 空間模式挖掘基礎
21 從事務數據到空間數據挖掘
22 空間數據的表示和建模
221 柵格結構
222 矢量結構
223 矢柵一體化結構
23 空間數據獲取 第1章 緒論
11 背景及意義
12 什么是空間模式挖掘
13 空間模式挖掘的難點
14 空間模式挖掘任務
15 本書的內容與組織
相關工作
參考文獻
第2章 空間模式挖掘基礎
21 從事務數據到空間數據挖掘
22 空間數據的表示和建模
221 柵格結構
222 矢量結構
223 矢柵一體化結構
23 空間數據獲取
231 基于Google Earth和Global Mapper獲取空間數據
232 基于ArcGIS提取空間數據
24 空間計算
241 空間索引技術
242 空間近鄰計算
243 空間遠鄰查詢
244 尋找極大團和最大團
相關工作
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第3章 空間關聯規則挖掘
31 空間關聯規則的相關概念
311 空間謂詞
312 概念層次樹
313 空間查詢
314 空間關聯規則
32 自頂向下、逐步求精的空間關聯規則挖掘
321 算法描述
322 算法分析
323 實例研究
33 基于等價劃分樹的多層空間關聯規則挖掘
331 相關概念
332 劃分和空間關聯規則
333 優化策略
334 算法設計及實現
335 性能評估
34 空間關聯規則挖掘在氣象數據上的應用
341 問題提出
342 問題定義
343 挖掘結果分析
相關工作
參考文獻
第4章 經典數據的空間colocation模式挖掘（1）
41 基本概念
411 colocation挖掘相關概念
412 colocation挖掘算法分類
42 基于完全連接的colocation挖掘算法
421 先驗原理
422 全連接算法的基本思想
423 全連接算法(joinbased algorithm)
424 候選colocation的產生與剪枝
425 產生候選colocation的表實例
426 計算參與度與多分辨剪枝（multiresolution pruning）
427 產生colocation規則
428 計算復雜度
43 兩種物化空間鄰近關系的模型
431 星型鄰居物化模型
432 團鄰居物化模型
433 模型比較
44 無連接的colocation挖掘算法
441 基本介紹
442 無連接（joinless）算法
443 算法的完備性和正確性
45 部分連接的colocation挖掘算法
451 部分連接（partialjoin）方法
452 分析比較joinbased、joinless和partialjoin算法
相關工作
參考文獻
第5章 經典數據的空間colocation模式挖掘（2）
51 前綴樹結構
511 問題提出
512 前綴樹結構挖掘算法的實質分析
52 基于CPItree的colocation挖掘算法
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