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公开(公告)号：CN118760969A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410748783.5
申请日：2024-06-11
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F18/2413
Abstract: 本发明为一种基于频繁同位模式的代表性同位模式提取方法，本方法主要用于提取具有代表性的同位模式，从而获得一个频繁同位模式集的简洁概况。随着空间数据的增长，传统的同位模式挖掘框架会生成大量冗余模式，导致用户难以对结果进行进一步分析。尽管极大同位模式之间不存在包含关系，我们通过分析其特征组成和实例分布发现，它们仍然可能表现出显著的特征重叠和分布相似性，这破坏了结果的简洁性。此外，在非极大同位模式中同样存在着有价值的同位模式。为了进一步压缩模式并保留有用信息，我们引入了两个相似性度量——特征相似度和分布相似度，分别从特征和实例的角度评估同位模式之间的冗余性。根据这两个度量标准，我们对极大同位模式和非极大同位模式分别进行了筛选操作，提取出代表性的极大同位模式和有价值的非极大同位模式，以确保结果的准确性和简洁性。
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