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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：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。
主权项：1.一种基于频繁同位模式的代表性同位模式提取方法，其特征在于，包括下列步骤：1获取频繁同位模式集；2从频繁同位模式集中获取极大同位模式；3根据特征相似度对极大同位模式进行k-means聚类；4根据分布相似度获取每个极大同位模式在相同簇中的相似模式；5选择相似模式数量最多的极大同位模式作为代表性极大同位模式，并将已选择的代表性极大同位模式及其相似模式从簇中删除，重复步骤5，直至所有簇为空；6从频繁同位模式集中获取非极大同位模式集；7获取极大同位模式分布相似的二阶子同位模式集，并基于该模式集生成所有的高阶冗余模式；8自顶向下逐阶检查极大同位模式的子模式是否是在高阶冗余模式集中，若该模式在高阶冗余模式集中，则直接从非极大同位模式集中删除，否则计算该模式与极大同位模式的分布相似度，若分布相似，将该模式从非极大同位模式集中删除；9将二阶分布相似同位模式和高阶冗余模式从非极大同位模式集中删除，重复步骤7到9，直至所有的极大同位模式都被检查。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 一种基于频繁同位模式的代表性同位模式提取方法
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