一种新的空间多维关联规则模型与算法

空间对象具有自相关、连续性、多尺度等特点，导致空间关联规则挖掘与传统的统计关联规则挖掘不同，不存在统计的“事务”，挖掘更加复杂。本文用基于空间相关的影响域来创建“空间事务”，以代替传统关联规则挖掘中的事务，建立了一种新的应用于挖掘空间多维数据的空间多维关联规则模型(Spatial multidimensional association rules model，SMARM)。设计并实现了一种新的挖掘算法SMARBIA，用基于影响域、空间支持度等剪枝技巧，克服了空间多维关联规则挖掘过程中候选项目集庞大的困难。实验表明，该算法能有效地减少候选项目集而获得较好的性能。