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J-GLOBAL ID：201702225609465356   整理番号：17A0263483

空間的同位体パターンのマルチスケールマイニング法【JST・京大機械翻訳】

A Multi-scale Method for Mining Significant Spatial Co-location Patterns

著者 (4件)： He Zhanjun (Department of Geo-Informatics,Central South University) ,  Liu Qiliang (Department of Geo-Informatics,Central South University) ,  Deng Min (Department of Geo-Informatics,Central South University) ,  Cai Jiannan (Department of Geo-Informatics,Central South University)
資料名： Cehui Xuebao  (Cehui Xuebao)
巻： 45  号： 11  ページ： 1335-1341  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2485A  ISSN： 1001-1595  CODEN： CEXUER  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 空間的同位体パターンのマイニングは地理的現象の間の共生と依存性を明らかにするために重要である。しかし,空間的同位体マイニングにおけるパラメータ閾値には事前知識が乏しく,合理的ではない場合には,マイニング結果において重要なパターンや冗長性,誤りを含むパターンが欠落する。そのため、本論文では、パターン再構築に基づく顕著な空間同位体モデルのマルチスケールマイニング方法を提案した。最初に,距離閾値の有効範囲を決定するために,相互近接距離指標を定義した。さらに,パターン再構成に基づくゼロモデルを構築し,統計的検定の方法により顕著な空間同位体パターンを発見し,関心度閾値の設定を回避した。最後に,空間的同位体モデルのマルチスケールマイニングを行い,そして,生存期間の概念を導入して,マルチスケールマイニング結果の有効性を評価した。実験結果は以下を示す。この方法は,アルゴリズムのパラメータ設定の主観性を効果的に低減し,空間的同位体パターンのマイニング結果の正確さとロバスト性を向上させる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 再構成 ,  アルゴリズム ,  地理学 ,  *同位体 ,  ロバスト性 ,  冗長性 ,  *同位体存在比
準シソーラス用語： 関心度 ,  統計的検定 ,  事前知識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： data mining ,  spatial co-location ,  statistical significant patterns ,  pattern reconstruction ,  multi-scale

分類 (1件)： 符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (2件)： 同位体パターン ,  マルチスケール