| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 绪论 | 第9-12页 |
| 1 背景和研究意义 | 第9-10页 |
| 2 研究现状 | 第10-11页 |
| 3 本文贡献 | 第11页 |
| 4 本文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第一章 空间数据挖掘概述 | 第12-17页 |
| ·空间数据挖掘概念 | 第12页 |
| ·空间数据挖掘特点 | 第12页 |
| ·空间数据挖掘过程 | 第12-13页 |
| ·空间数据挖掘分类及研究成果 | 第13-15页 |
| ·空间关联规则 | 第13页 |
| ·空间分类 | 第13-14页 |
| ·空间聚类 | 第14页 |
| ·空间异常挖掘 | 第14页 |
| ·空间趋势分析 | 第14-15页 |
| ·空间数据挖掘研究方法 | 第15页 |
| ·空间不确定数据挖掘概念 | 第15-16页 |
| ·空间不确定数据挖掘方法 | 第16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 空间co-location模式挖掘 | 第17-27页 |
| ·co-location模式挖掘概念 | 第17-20页 |
| ·带稀有特征(对象)的co-location模式挖掘 | 第20-21页 |
| ·co-location模式挖掘研究现状 | 第21-23页 |
| ·co-location模式挖掘算法介绍与分析 | 第23-26页 |
| ·基于全连接(Join-based)的co-location模式挖掘算法 | 第23-24页 |
| ·Ujoin-based的co-location模式挖掘算法 | 第24-25页 |
| ·挖掘top-k闭(closed)co-location模式 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 带时间约束的co-location模式挖掘方法 | 第27-42页 |
| ·相关定义 | 第27-31页 |
| ·基于全连接的带时间约束的co-location模式挖掘算法 | 第31-37页 |
| ·算法设计 | 第31-33页 |
| ·优化及剪枝策略 | 第33-37页 |
| ·top-k带时间约束的co-location模式挖掘算法 | 第37-41页 |
| ·基本算法设计 | 第37-39页 |
| ·TC-top-k算法的优化策略 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 实验分析 | 第42-51页 |
| ·合成数据集 | 第42页 |
| ·参数对算法的影响 | 第42-45页 |
| ·距离阈值d对算法影响 | 第42-44页 |
| ·参与度阈值min_prev对TCjoin-based算法、pl-TCjoin-based算法和p2-TCjoin-based算法的影响 | 第44页 |
| ·k值对TC-top-k算法和p-TC-top-k算法的影响 | 第44-45页 |
| ·参数对生成频繁模式数目的影响 | 第45-46页 |
| ·实例数对算法的影响 | 第46-47页 |
| ·在实际数据上的应用 | 第47-50页 |
| ·利用p-TC-top-k算法和p2-TCjoin-based算法得到频繁模式 | 第47-48页 |
| ·对比p2-TCjoin-based算法和传统join-based算法得到的频繁模式 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·论文总结 | 第51页 |
| ·未来工作 | 第51-53页 |
| 附录1 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 研究生期间所发表论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
