[发明专利]含主导特征的co‑location模式挖掘方法

摘要

本发明公开了一种含主导特征的co‑location模式挖掘方法，根据距离阈值生成星型实例集；生成一个k阶候选模式集；计算参与度；大于参与度阈值的模式即为一个频繁的模式；对于该频繁模式ck与该模式的k个k‑1阶子模式集合分别计算损失度；计算模式的最大特征影响度及最小特征影响度；通过最大特征影响度与最小特征影响度的差直接判断该模式是否含有主导特征；进行两两特征差异度计算；如果被检测为含主导特征的模式，则计算每个特征来提取主要特征；最后得到了含主导特征的模式集合及其主导特征集合。本方法能够有效的缩减模式结果，为用户提供含有主导特征的模式和相应的主导特征。

主权项

一种含主导特征的co‑location模式挖掘方法，其特征在于，按照以下步骤进行：步骤1，根据距离阈值生成星型实例集；通过扫描星形关系生成一个k阶co‑location候选模式集ck＝{f1,…,fk}；计算参与度；大于参与度阈值的模式即为一个频繁的co‑location模式；步骤2，对于该频繁模式ck与该模式的k个k‑1阶子模式集合分别计算损失度；计算模式的最大特征影响度max_FII(ck)及最小特征影响度min_FII(ck)；步骤3，通过最大特征影响度与最小特征影响度的差直接判断该模式是否含有主导特征；步骤4，根据剪枝策略，利用最大特征差异度计算替代对模式中的每对特征进行两两特征差异度计算；步骤5，如果co‑location模式ck被检测为含主导特征的co‑location模式，则通过计算模式中的每个特征来提取主要特征；计算每个特征的最大特征差异度并判断该特征的最大特征差异度是否大于最小特征差异度阈值min_fd；将大于最小特征差异度阈值min_fd的特征加入模式ck的主导特征集合中；存储含有主导特征的co‑location模式；反复执行步骤1‑4，逐阶测试生成的co‑location模式，直至无法再产生更高阶的频繁模式为止，最后得到了含主导特征的co‑location模式集合及其主导特征集合。