【摘 要】
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随着数据库体系结构的发展以及时空数据收集设备的增多,导致时空数据显著地增长,自动化以及半自动化模式分析显得越来越重要。从大量的时空数据中获取有趣的模式对我们来说很
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随着数据库体系结构的发展以及时空数据收集设备的增多,导致时空数据显著地增长,自动化以及半自动化模式分析显得越来越重要。从大量的时空数据中获取有趣的模式对我们来说很有意义也非常具有挑战性。时空同现模式就是在时空维下,不同对象类型子集的实例在一些时间段中在空间上是相互邻近的。本文以挖掘大数据下时空同现模式为目的,针对现有的时空同现模式挖掘算法,从提高时空同现模式的计算效率和解决大量时空数据分析处理两个方面进行了研究和探索,主要研究工作如下：(1)提高挖掘时空模式计算效率。为了提高时空同现模式挖掘计算效率,本文提出了基于Time Aggregate Graph (TAG)的时空模式挖掘算法MDCOP Graph Miner,减少了计算时间,提高了发现模式的效率。(2)大数据分析处理。为了解决大数据下挖掘时空同现模式问题,本文提出了大数据下时空同现模式挖掘算法LDMDCOP Graph Miner,将MDCOP Graph存储在硬盘文件中,从而解决数据的存储问题；同时对文件中的MDCOP Graph建立索引,提高查询效率。通过上述方法解决了大数据下同现模式挖掘的问题。
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