【摘 要】
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农村居民地空间分布具有独特的规律性和复杂性，Voronoi图在表达居民地分布特征方面有显著优势。针对当前空间聚类较少考虑实体方向关系的问题，基于Voronoi图提出一种顾及方向关系的农村居民地聚类方法。首先构建距离约束的Voronoi图（Voronoi Diagram with Distance Constraint，DC-Voronoi），并构建居民地实体间的Voronoi邻近图；然后使用无向特
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农村居民地空间分布具有独特的规律性和复杂性，Voronoi图在表达居民地分布特征方面有显著优势。针对当前空间聚类较少考虑实体方向关系的问题，基于Voronoi图提出一种顾及方向关系的农村居民地聚类方法。首先构建距离约束的Voronoi图（Voronoi Diagram with Distance Constraint，DC-Voronoi），并构建居民地实体间的Voronoi邻近图；然后使用无向特征与有向特征来综合评价居民地实体间的聚集强度；最后消除聚集强度小于阈值的实体对的邻近关系，得到聚类结果。
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针对传统序列模式挖掘算法中支持度不能如实体现序列模式兴趣度以及未对序列模式进行质量评估的问题，提出一个基于影响度的统计显著序列模式挖掘算法，即ISSPM算法。首先，递归地挖掘出所有满足兴趣度约束的序列模式；然后，使用项集置换方法构建这些序列模式的置换检验零分布；最后，通过该零分布计算出被评估的序列模式的统计度量值，并从中找到所有统计显著序列模式。真实序列记录集合实验结果表明，ISSPM算法相较于P
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