【摘 要】
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该文的研究目标就是从空间数据集合中挖掘出偏离程度高的例外集合.首先,针对现有空间例外定义的不足,提出了一种全新的空间例外定义.其次,在挖掘例外的计算过程中,考虑了多种
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该文的研究目标就是从空间数据集合中挖掘出偏离程度高的例外集合.首先,针对现有空间例外定义的不足,提出了一种全新的空间例外定义.其次,在挖掘例外的计算过程中,考虑了多种数据类型及其混合类型的情况,使计算能够适用于多种情况,而不是仅仅局限于数值型数据一种.同时,吸取了传统例外挖掘算法的精华,考虑类及其最邻近类的关系以及类内部数据对象间的关系,从而使计算更符合实际情况.第三,在例外评价方面作了工作,尝试以属性集合来解释空间例外的内涵知识.针对不同类型的空间例外,其解释也是不同的.对于基于空间谓词的空间例外,我们用非空间属性集合来评价解释空间例外的形成,而对于基于非空间属性的空间例外则用空间谓词来解释空间例外的形成.最后,提出相应的空间例外挖掘算法并在合成数据上实验验证了算法的正确性和有效性.
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