【摘要】：空间关联规则是空间数据挖掘的重要内容之一，目前大多数数据挖掘的理论和技术的研究主要是针对关联规则来进行的。作为数据挖掘领域的一个重要分支和研究热点，关联规则挖掘研究及应用方面已取得了很大的进展。本章将概念格引入空间关联规则挖掘中，针对土地利用中关联规则的挖掘问题进行扩展，提出模糊概念格，该模型是基于连续数值的模糊集合，具有更广泛的应用意义。
空间关联规则是空间数据挖掘的重要内容之一，目前大多数数据挖掘的理论和技术的研究主要是针对关联规则来进行的。作为数据挖掘领域的一个重要分支和研究热点，关联规则挖掘研究及应用方面已取得了很大的进展。概念格可以作为规则表达的自然基础，是利用形式化的数学方法来描述概念形成过程。本章将概念格引入空间关联规则挖掘中，针对土地利用中关联规则的挖掘问题进行扩展，提出模糊概念格，该模型是基于连续数值的模糊集合，具有更广泛的应用意义。在综述相关的数据挖掘算法的基础上，研究了集模糊概念格的渐进式构建算法，在面对土地利用空间关联规则挖掘这一复杂空间问题，提出了将辞典序索引树的方法用于高效构造模糊概念格，其基本思想是通过设计一个统一的数据结构将模糊概念格节点分层存放，这样可以方便地确定节点的坐标及节点间的父子关系，这一设计的另外一个优势就是可以快速地绘制Hasse图，据此提出了Hasse图的绘制算法；最后研究了空间关联规则提取的方法。地理本体的概念属性和语义距离可以用来测度地理实体的语义相似度。结合概念的属性、语义距离等影响语义相似度的因素，提出了一种基于本体结构的地理实体语义相似度测度模型，同时将基于语义距离的方法与基于属性的方法相结合，从而更加全面地量化本体结构中实体之间的语义相似度。(www.xing528.com)
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