Colocation 2 (Khám phá mẫu colocation trong dữ liệu không gian) - Zhe Jiang
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.
미리보기 생성 중...
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)
… Tải file gốc để đọc toàn bộ tài liệu.
- 문서명
- Colocation 2 (Khám phá mẫu colocation trong dữ liệu không gian) - Zhe Jiang
- 학교 / 강의
- University of Maryland · Khai phá dữ liệu
- 내용
- 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.
- 목차
- 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
- Doc.pages
- 13 페이지
- 업로더
- Giang Le
자주 묻는 질문
Tài liệu này có miễn phí không?
Có. “Colocation 2 (Khám phá mẫu colocation trong dữ liệu không gian) - Zhe Jiang” miễn phí — bạn chỉ cần đăng nhập rồi bấm Tải xuống để lấy file gốc.
Tài liệu dài bao nhiêu trang?
Tài liệu gồm 13 trang, thuộc môn Khai phá dữ liệu. Bạn có thể xem trước online trước khi tải.
Tôi có thể xem trước trước khi tải không?
Có. Bạn xem trước tài liệu ngay trên trang này bằng trình đọc online, rồi quyết định tải về.

댓글 (0)
댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨보세요!