| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 前言 | 第8-11页 |
| 研究背景和意义 | 第8页 |
| 研究现状 | 第8-9页 |
| 本文的贡献 | 第9-10页 |
| 本文的组织结构 | 第10-11页 |
| 第1章 基于不确定性的空间数据挖掘 | 第11-18页 |
| ·基于不确定性的空间数据挖掘概念 | 第11-13页 |
| ·空间数据挖掘中不确定性的测度 | 第11-12页 |
| ·基于不确定性空间数据挖掘的主要内容 | 第12-13页 |
| ·空间数据挖掘不确定性的处理方法 | 第13-16页 |
| ·可能世界模型 | 第13页 |
| ·GIS 数据模型 | 第13-14页 |
| ·误差分析模型 | 第14页 |
| ·概率论和数理统计 | 第14页 |
| ·扩展集合论 | 第14-16页 |
| ·不确定性空间数据挖掘的相关工作 | 第16-17页 |
| ·不确定性空间数据挖掘面临的挑战 | 第17-18页 |
| 第2章 空间co-location 模式挖掘 | 第18-29页 |
| ·空间co-location 模式挖掘的基本概念 | 第18-23页 |
| ·问题定义 | 第23-24页 |
| ·空间co-location 模式挖掘的相关工作 | 第24-25页 |
| ·空间co-location 模式挖掘算法介绍 | 第25-29页 |
| ·Join-Based算法 | 第25-27页 |
| ·CPI-tree算法 | 第27-29页 |
| 第3章 基于位置不确定的空间co-location 模式挖掘 | 第29-43页 |
| ·相关定义 | 第29-30页 |
| ·UJoin-Based 算法 | 第30-33页 |
| ·剪枝算法 | 第33-37页 |
| ·边界矩形（BR）剪枝策略 | 第33-34页 |
| ·三角不等式剪枝策略 | 第34-37页 |
| ·实验分析 | 第37-43页 |
| ·几种算法剪枝效果的比较 | 第38-39页 |
| ·样本点数目对算法的影响 | 第39页 |
| ·实例数目对算法的影响 | 第39-40页 |
| ·距离阈值对算法的影响 | 第40-41页 |
| ·与确定算法的比较 | 第41-43页 |
| 第4章 基于存在不确定的空间co-location 模式挖掘 | 第43-58页 |
| ·可能世界模型 | 第43-45页 |
| ·概率参与率的计算 | 第45-47页 |
| ·U-Order-Clique-Based 算法 | 第47-52页 |
| ·优化分析 | 第52-54页 |
| ·实验分析 | 第54-58页 |
| ·模拟数据实验 | 第54-55页 |
| ·真实数据实验 | 第55-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-59页 |
| ·论文总结 | 第58页 |
| ·未来的研究方向 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 研究生期间发表的论文 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |