Colocation 2 (Khám phá mẫu colocation trong dữ liệu không gian) - Zhe Jiang
Génération de l'aperçu...
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.
Description
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)
Résumé IA
- Nom du document
- Colocation 2 (Khám phá mẫu colocation trong dữ liệu không gian) - Zhe Jiang
- École / Cours
- University of Maryland · Khai phá dữ liệu
- Contenu
- 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.
- Table des matières
- 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
- Pages
- 13 pages
- Téléversé par
- Uni24h
Foire aux questions
Ce document est-il gratuit ?
Oui. « Colocation 2 (Khám phá mẫu colocation trong dữ liệu không gian) - Zhe Jiang » est gratuit — il suffit de vous connecter et de cliquer sur Télécharger pour obtenir le fichier original.
Combien de pages compte ce document ?
Le document contient 13 pages, pour le cours Khai phá dữ liệu. Vous pouvez le prévisualiser en ligne avant de le télécharger.
Puis-je prévisualiser avant de télécharger ?
Oui. Vous pouvez prévisualiser ce document directement sur cette page avec le lecteur en ligne, puis décider de le télécharger ou non.
Colocation 2 (Khám phá mẫu colocation trong dữ liệu không gian) - Zhe Jiang
Génération de l'aperçu...
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)
Lire le document entier
- Nom du document
- Colocation 2 (Khám phá mẫu colocation trong dữ liệu không gian) - Zhe Jiang
- École / Cours
- University of Maryland · Khai phá dữ liệu
- Contenu
- 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.
- Table des matières
- 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
- Pages
- 13 pages
- Téléversé par
- Uni24h
Commentaires (0)
Aucun commentaire pour le moment. Soyez le premier !
Frequent Item Sets Association Rules (Tập phổ biến và Luật kết hợp)
Relational Data Processing on MapReduce (Xử lý dữ liệu quan hệ trên MapReduce)
Entity Resolution in the Web of Data (Phân giải thực thể trong Web dữ liệu)
IoT Data Analytics (Phân tích dữ liệu trong Internet vạn vật)
Introduction to Scalable Data Analytics using Apache Spark (Phân tích dữ liệu quy mô lớn sử dụng Apache Spark)
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
Chương 5.Thuyết tương đối - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 4. Tán xạ ánh sáng - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Chương 3.Phân cực ánh sáng - Vật lý đại cương 3 - TS.Nguyễn Thị Trang
Commentaires (0)
Aucun commentaire pour le moment. Soyez le premier !