Colocation 2 (Khám phá mẫu colocation trong dữ liệu không gian) - Zhe Jiang
- Seiten
- 13
- Định dạng
- PPTX
- Dung lượng
- 2.3 MB
- Trường
- University of Maryland
- Aufrufe
- 0
- Kommentare
- 0
- Lượt tải
- 0
Vorschau wird generiert...
Bài giảng về khám phá mẫu colocation trong dữ liệu không gian, bao gồm các khái niệm cơ bản, độ đo thú vị và thuật toán khai phá.
- Dokumentenname
- Colocation 2 (Khám phá mẫu colocation trong dữ liệu không gian) - Zhe Jiang
- Schule / Kurs
- University of Maryland · Khai phá dữ liệu
- Inhalt
- Tài liệu định nghĩa và minh họa 'colocation' như các đặc điểm không gian thường xuất hiện cùng nhau. Nó trình bày các khái niệm cốt lõi, thước đo sự thú vị, định nghĩa bài toán, và hai thuật toán khai thác colocation là cơ bản và dựa trên bộ lọc.
- Inhaltsverzeichnis
- Colocation Pattern and Examples
- Basic Concepts
- Basic Concept Example
- Interestingness Measure
- Problem Definition
- Problem Example
- Colocation Mining Algorithm: Baseline
- Colocation Mining Algorithm: Filter-Based
- Prevalence-based Pruning
- Seiten
- 13 Seiten
- Hochgeladen von
- Uni24h
Beschreibung
Trích nội dung tài liệu
Colocation Pattern Discovery Zhe Jiang zjiang@cs.ua.edu Colocation Pattern and Examples Colocation: a set of spatial features that frequently occur in together Example: Ecology: symbiotic relationship in animals or plants Public health: environmental factors and cancers Public safety: crime generators and crime events Nile Crocodiles and Egyptian Plover http://www.alamy.com/ Bar closing events and crimes http://www.startribune.com/ Basic Concepts Spatial event type Example: Bar closing, drunk driving Spatial event instance Belong to an event type, associated with a location Example: one specific drunk driving event Colocation pattern 𝑐: A subset of spatial event types: (bar closing, drunk driving) Instances of these event types frequently occur together Basic Concepts Neighbor relationship 𝑅 Binary relationship on two event instances Determined by adjacency or a distance threshold 𝑅-proximity neighborhood A clique of multiple event instances Any pair of instances are neighbors under 𝑅 Row instance of a colocation pattern 𝑐 An 𝑅-proximity neighborhood Each event type in 𝑐 appear only once Table instance of a colocation pattern 𝑐 Collection of all row instances of 𝑐 Basic Concept Example Spatial event types A, B, C Candidate Colocation (A, B), (B, C) … Spatial event instances Neighbor relationship (solid line) A.1, A.2, A.3, … ... (A.1, B.1), (A.1, C.2) … Table instance of (A, B) (A.1, B.1) (A.2, B.4) (A.3, B.4) Q: Table instance of (A, B, C)? Interestingness Measure Participation ratio 𝑝𝑟 Given colocation pattern 𝑐 = 𝑓1 , 𝑓2 , … , 𝑓𝑘 𝑝𝑟 𝑐, 𝑓𝑖 = |𝜋𝑓𝑖 𝑇𝑎𝑏𝑙𝑒.𝐼𝑛𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒(𝑐)| |𝑇𝑎𝑏𝑙𝑒.𝐼𝑛𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒(𝑓𝑖 )| Participation index 𝑝𝑖 𝑝𝑖 𝑐 = 𝑚𝑖𝑛𝑖 {𝑝𝑟 𝑐, 𝑓𝑖 } Example: T1 T2 T3 T7 A B C ABC A.1 B.1 C.1 A.2 B.2 C.2 A.3 B.4 C.1 1 𝑝𝑟 (𝐴, 𝐵, 𝐶), 𝐴 = 4 A.3 B.3 C.3 1 A.4 B.4 𝑝𝑟 (𝐴, 𝐵, 𝐶), 𝐵 = 5 B.5 1 𝑝𝑟 (𝐴, 𝐵, 𝐶)
Häufig gestellte Fragen
Ist dieses Dokument kostenlos?
Ja. „Colocation 2 (Khám phá mẫu colocation trong dữ liệu không gian) - Zhe Jiang“ ist kostenlos — melden Sie sich einfach an und klicken Sie auf Herunterladen, um die Originaldatei zu erhalten.
Wie viele Seiten hat dieses Dokument?
Das Dokument hat 13 Seiten, für den Kurs Khai phá dữ liệu. Sie können es vor dem Herunterladen online in der Vorschau ansehen.
Kann ich vor dem Herunterladen eine Vorschau ansehen?
Ja. Sie können sich dieses Dokument direkt auf dieser Seite im Online-Reader ansehen und dann entscheiden, ob Sie es herunterladen möchten.
Colocation 2 (Khám phá mẫu colocation trong dữ liệu không gian) - Zhe Jiang
Vorschau wird generiert...
Trích nội dung tài liệu
Colocation Pattern Discovery Zhe Jiang zjiang@cs.ua.edu Colocation Pattern and Examples Colocation: a set of spatial features that frequently occur in together Example: Ecology: symbiotic relationship in animals or plants Public health: environmental factors and cancers Public safety: crime generators and crime events Nile Crocodiles and Egyptian Plover http://www.alamy.com/ Bar closing events and crimes http://www.startribune.com/ Basic Concepts Spatial event type Example: Bar closing, drunk driving Spatial event instance Belong to an event type, associated with a location Example: one specific drunk driving event Colocation pattern 𝑐: A subset of spatial event types: (bar closing, drunk driving) Instances of these event types frequently occur together Basic Concepts Neighbor relationship 𝑅 Binary relationship on two event instances Determined by adjacency or a distance threshold 𝑅-proximity neighborhood A clique of multiple event instances Any pair of instances are neighbors under 𝑅 Row instance of a colocation pattern 𝑐 An 𝑅-proximity neighborhood Each event type in 𝑐 appear only once Table instance of a colocation pattern 𝑐 Collection of all row instances of 𝑐 Basic Concept Example Spatial event types A, B, C Candidate Colocation (A, B), (B, C) … Spatial event instances Neighbor relationship (solid line) A.1, A.2, A.3, … ... (A.1, B.1), (A.1, C.2) … Table instance of (A, B) (A.1, B.1) (A.2, B.4) (A.3, B.4) Q: Table instance of (A, B, C)? Interestingness Measure Participation ratio 𝑝𝑟 Given colocation pattern 𝑐 = 𝑓1 , 𝑓2 , … , 𝑓𝑘 𝑝𝑟 𝑐, 𝑓𝑖 = |𝜋𝑓𝑖 𝑇𝑎𝑏𝑙𝑒.𝐼𝑛𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒(𝑐)| |𝑇𝑎𝑏𝑙𝑒.𝐼𝑛𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒(𝑓𝑖 )| Participation index 𝑝𝑖 𝑝𝑖 𝑐 = 𝑚𝑖𝑛𝑖 {𝑝𝑟 𝑐, 𝑓𝑖 } Example: T1 T2 T3 T7 A B C ABC A.1 B.1 C.1 A.2 B.2 C.2 A.3 B.4 C.1 1 𝑝𝑟 (𝐴, 𝐵, 𝐶), 𝐴 = 4 A.3 B.3 C.3 1 A.4 B.4 𝑝𝑟 (𝐴, 𝐵, 𝐶), 𝐵 = 5 B.5 1 𝑝𝑟 (𝐴, 𝐵, 𝐶)
- Dokumentenname
- Colocation 2 (Khám phá mẫu colocation trong dữ liệu không gian) - Zhe Jiang
- Schule / Kurs
- University of Maryland · Khai phá dữ liệu
- Inhalt
- Tài liệu định nghĩa và minh họa 'colocation' như các đặc điểm không gian thường xuất hiện cùng nhau. Nó trình bày các khái niệm cốt lõi, thước đo sự thú vị, định nghĩa bài toán, và hai thuật toán khai thác colocation là cơ bản và dựa trên bộ lọc.
- Inhaltsverzeichnis
- Colocation Pattern and Examples
- Basic Concepts
- Basic Concept Example
- Interestingness Measure
- Problem Definition
- Problem Example
- Colocation Mining Algorithm: Baseline
- Colocation Mining Algorithm: Filter-Based
- Prevalence-based Pruning
- Seiten
- 13 Seiten
- Hochgeladen von
- Uni24h
Kommentare (0)
Noch keine Kommentare. Seien Sie der Erste!
Relational Data Processing on MapReduce (Xử lý dữ liệu quan hệ trên MapReduce)
IoT Data Analytics (Phân tích dữ liệu trong Internet vạn vật)
Big Data Processing and Analytics Intro (Xử lý và phân tích dữ liệu lớn)
Hadoop Programming (Khái niệm cơ bản về lập trình Hadoop MapReduce)
Basic association analysis (Chap 6) (Thuật toán trong phân tích kết hợp)
Tổng hợp Đề Toán 5 - Luyện thi vào Lớp 6 - CLB EMath
Bài giảng vật lý đại cương (Chương 3) - Đỗ Ngọc Uấn
Chương 8.Nguyên tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 7.Cơ học lượng tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 6.Quang học lượng tử - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang

Kommentare (0)
Noch keine Kommentare. Seien Sie der Erste!