【摘 要】
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时空数据挖掘是从海量、高维和非线性的时空数据中提取出隐性的但又有潜在价值的信息的过程。随着数据库系统的体系结构和时空数据收集设备的不断发展,时空数据出现了显著的
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时空数据挖掘是从海量、高维和非线性的时空数据中提取出隐性的但又有潜在价值的信息的过程。随着数据库系统的体系结构和时空数据收集设备的不断发展,时空数据出现了显著的增长,自动化和半自动化的分析变得越来越重要。研究更多高效的算法去挖掘时空数据中的有用信息非常具有挑战性。本文着重研究时空数据下的挖掘算法,在疏散路径计划制定和时空同现模式挖掘方面,针对现有时空挖掘算法存在的缺陷,从提高算法的计算效率和解决大数据下计算所需内存空间不足等方面进行了探索和研究,主要工作如下：(1)提高容量限制疏散路径算法的计算效率。在疏散过程中发生道路瘫痪时,通过改变时空网络图中边的权值,告知源节点此路不通,减少算法在迭代过程中对最短路径的计算次数。(2)提出了在时间汇总图(TAG)下基于Top-K%的方法用来挖掘混合群时空同现模式(TopMDCOPs),消除用户自定义阈值的缺点。通过存储挖掘到的实例和实例间的时空关系,高效的查询MDCOP Graph去获取信息,减少算法的计算时间,提高模式挖掘的效率。
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