GIS数据库中带有决策属性集的空间关联规则挖掘技术研究

摘要

本文对GIS数据库中带有决策属性集的空间关联规则挖掘技术进行了研究。文章使用最小包围矩形、平面扫描算法来计算对象间的邻域关系。另外，在GIS数据库中，对象间的空间关系是隐含的且计算复杂度高，根据扩展的空间谓词概念层次树从上至下逐一计算，直到所有层次的结点被计算完毕或被剪枝。单个谓词采用空间关系判定方法。这样，空间数据转换为事务数据。对于在事务数据库中挖掘关联规则，如果根据应用领域确定一个挖掘目标，即确定关联规则的条件属性和决策属性，可以收到事半功倍的效果。因此，本文重点研究了在GIS数据库中挖掘带有决策属性集的空间关联规则的过程与方法。在挖掘关联规则过程中，首先将事务数据按各属性进行不可区分关系划分。在此基础上，通过区分矩阵方法对条件属性进行绝对约简，同时设计了求绝对约简的算法；而且，设计出了具有决策属性集可行的多层多维关联规则挖掘算法。

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第一章绪论

1.1选题的背景和意义

1.2国内外研究现状

1.3本文研究内容及章节安排

1.4本人所做的工作

第二章GIS数据库

2.1地理实体

2.2地理空间数据结构

2.3地理空间数据索引

2.4地理空间数据查询

第三章Rough集理论

3.1数据表知识表达系统

3.2决策表

3.2.1条件属性集的约简

3.2.2区分矩阵

3.2.3决策质量

3.2.4条件属性值的简化

第四章带有决策属性集的空间关联规则挖掘研究

4.1关联规则

4.2 Apriori算法

4.3空间关联规则

4.4事务数据准备

4.4.1数掘选择

4.2.2空间谓词的计算

4.4.3属性值的离散化

4.5带有决策属性集的空间关联规则挖掘

4.5.1第一层多维空间关联规则挖掘

4.5.2低层多维空间关联规则挖掘

4.6关联规则的过滤与表达

第五章总结与展望

参考文献

致谢