空间数据 关联规则 并行计算 频繁项集 剪枝论文

1、空间数据论文：空间数据挖掘中PVI算法的研究与应用【中文摘要】近些年来,空间信息技术领域的高速发展使我们进入信息变革的时代。空间数据通过传感器或者其他数据收集设备源源不断地收集起来,并呈指数级增长。为了能够有效管理数据,人们发展了数据库技术,并在此基础上建立了空间信息系统。然而,空间信息系统目前仍然只能提供给我们数据,却给不了我们数据以外的信息。人们已经不再满足于数据表层的检索与查询,而是希望更深一步的认识数据,得到知识与发现。关联规则挖掘可以从庞大的数据库中发现人们感兴趣的知识,但是需要花费大量的时间与资源。在空间关联规则中引入并行计算,不但可以满足人们对空间数据不断增长的认知要求,还可以降

2、低数据挖掘时的时间与资源的消耗,以多台微型计算机来完成大型机才能完成的工作。经典的关联规则有Apriori算法、DHP算法、Partition算法等等。它们主要应用于顾客消费分析、目录设计、广告邮件分析、销售优化、仓储规划、网络故障分析等。通过对刘永彬于2008年提出的TP-PB算法的研究,本文提出了一种类似计算向量内积的并行关联规则算法(Parallel Vectors Inner-product,PVI算法)用于遥感数据挖掘系统。算法通过改进计算频繁项目集方法和优化数据.【英文摘要】In recent years, the rapid development of the spatial

3、information technology field causes us to enter the time which the information transformed. The data collects continuously through the sensor and other data-acquisition equipment, assumes the exponential order to grow. The people have developed the computer database technology, and have established

4、the spatial information system based on this. But the spatial information system provided is still only a data at present, and could not supply the informatio.【关键词】空间数据 关联规则 并行计算 频繁项集 剪枝【英文关键词】spatial data association rules parallel computing frequent itemset pruning【目录】空间数据挖掘中PVI算法的研究与应用摘要4-6ABSTRA

5、CT6-71 绪论9-151.1 研究背景及意义9-101.2 研究现状10-121.3 本文的主要工作12-131.4 本文的组织结构13-152 空间关联规则挖掘与并行计算技术15-332.1 空间关联规则挖掘技术15-22 空间关联规则概述15-17 空间谓词与空间关系17-19 经典算法分析19-222.2 并行计算技术22-31 并行计算的研究目标与内容22-24 并行计算分类24-28 并行性能评价与优化28-312.3 本章小结31-333 基于PVI 的空间关联规则挖掘算法33-453.1 TP-PB 算法描述与分析33-363.2 PVI 算法及其实现36-42VI 算法描述36-40VI 算法实现40-423.3 挖掘结果及分析42-443.4 本章小结44-454 并行关联规则在遥感数据挖掘中的应用45-534.1 数据源45-474.2 系统结构47-484.3 系统功能48-52 遥感数据展示49-50 遥感数据操作5