本文關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)POI同位模式挖掘方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和地理信息服務(wù)的飛速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)電子地圖已逐漸應(yīng)用于社會(huì)生活的方方面面,互聯(lián)網(wǎng)POI (Point of Interest,興趣點(diǎn))作為電子地圖的重要組成部分,具有海量、異構(gòu)、分布廣泛、更新頻繁等特點(diǎn),研究大規(guī)�；ヂ�(lián)網(wǎng)POI的分布特征,發(fā)掘隱藏在海量地理信息背后的知識(shí)規(guī)律,逐漸成為人們?nèi)粘Ｉ钪嘘P(guān)注的焦點(diǎn),同位模式分析正是在這一當(dāng)務(wù)之急的情況下產(chǎn)生的解決這一問(wèn)題的有效途徑�；ヂ�(lián)網(wǎng)POI同位模式分析可以提取海量POI的分布特征和它們之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,從而在大量的、無(wú)序的POI中發(fā)現(xiàn)隱藏在其背后的信息和知識(shí),幫助用戶更直觀清晰的發(fā)現(xiàn)信息,同時(shí)為各種地理決策提供支持。然而現(xiàn)有的同位模式分析在面對(duì)成百上千萬(wàn)甚至更多的POI時(shí),往往不能快速高效地發(fā)掘它們的分布特征和關(guān)聯(lián)關(guān)系,因此本文提出基于MapReduce的同位模式挖掘方法和基于多線程并行處理的同位模式挖掘方法來(lái)提高大規(guī)模POI的同位模式分析效率。 本文研究工作主要從以下三個(gè)方面進(jìn)行：第一,研究了傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法和同位模式算法。在Visual Studio2008平臺(tái)運(yùn)用C#編程語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的經(jīng)典Apriori算法,并通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證了算法的準(zhǔn)確性,同時(shí)總結(jié)了幾種Apriori算法的改進(jìn)思想；介紹了同位模式的相關(guān)概念,通過(guò)實(shí)例說(shuō)明了基于全連接、部分連接、無(wú)連接等幾種同位模式挖掘算法。第二,針對(duì)大規(guī)模互聯(lián)網(wǎng)POI,實(shí)現(xiàn)基于多線程并行處理的同位模式挖掘算法。首先通過(guò)MongoDB存儲(chǔ)模型實(shí)現(xiàn)海量POI的存儲(chǔ),其次通過(guò)建立空間地理索引提高查詢效率,通過(guò)MongoDB的地理空間索引獲取同位模式實(shí)例集合,然后通過(guò)多線程并行處理編程模型將數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)數(shù)據(jù)塊,對(duì)分割后的數(shù)據(jù)采用多線程并行Apriori計(jì)算,獲得符合支持度和置信度的頻繁同位模式和同位規(guī)則。第三,以北京市、上海市、廣州市、深圳市的互聯(lián)網(wǎng)POI為例,通過(guò)設(shè)置不同的鄰近距離、支持度、置信度等參數(shù),挖掘不同條件下的同位模式和同位規(guī)則,分析他們之間的分布特征和不同類(lèi)別的POI之間的關(guān)聯(lián)程度。應(yīng)用說(shuō)明本文提出的多線程并行處理同位模式挖掘方法能有效反映地理實(shí)體在一定范圍內(nèi)的分布特征,具有較強(qiáng)的應(yīng)用價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：互聯(lián)網(wǎng) POI標(biāo)注 同位模式 Apriori算法 并行處理
【學(xué)位授予單位】：山東農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：P283.7;P209
【目錄】：

• 中文摘要6-7
• Abstract7-9
• 1 緒論9-16
• 1.1 研究背景與意義9-10
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究意義10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 同位模式挖掘研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.3 海量數(shù)據(jù)挖掘研究現(xiàn)狀13
• 1.3 研究?jī)?nèi)容和論文結(jié)構(gòu)13-15
• 1.3.1 研究?jī)?nèi)容13-14
• 1.3.2 論文結(jié)構(gòu)14-15
• 1.4 小結(jié)15-16
• 2 關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘16-26
• 2.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則概述16-19
• 2.1.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則的概念16-17
• 2.1.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則的分類(lèi)17-18
• 2.1.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘過(guò)程18-19
• 2.2 經(jīng)典Apirori算法19-24
• 2.2.1 算法的基本原理19
• 2.2.2 算法的流程19-21
• 2.2.3 算法的實(shí)現(xiàn)21-24
• 2.3 Apriori算法的幾種改進(jìn)思想24-25
• 2.4 小結(jié)25-26
• 3 空間數(shù)據(jù)同位模式挖掘26-38
• 3.1 空間數(shù)據(jù)概念及特性26
• 3.2 同位模式挖掘26-37
• 3.2.1 同位模式的提出26-27
• 3.2.2 同位模式相關(guān)概念27-30
• 3.2.3 同位模式挖掘方法30-37
• 3.3 小結(jié)37-38
• 4 互聯(lián)網(wǎng)POI同位模式挖掘算法實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用38-60
• 4.1 互聯(lián)網(wǎng)POI同位模式挖掘算法實(shí)現(xiàn)38-54
• 4.1.1 基于MongoDB的大規(guī)模POI存儲(chǔ)38-41
• 4.1.2 互聯(lián)網(wǎng)POI同位模式實(shí)例集獲取41-45
• 4.1.3 基于MapReduce的同位模式挖掘45-49
• 4.1.4 基于多線程并行處理的同位模式挖掘49-54
• 4.2 互聯(lián)網(wǎng)POI同位模式挖掘算法應(yīng)用54-59
• 4.2.1 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分析處理54-55
• 4.2.2 實(shí)例結(jié)果分析55-59
• 4.3 小結(jié)59-60
• 5 總結(jié)與展望60-62
• 5.1 論文研究工作總結(jié)60-61
• 5.2 下一步工作展望61-62
• 參考文獻(xiàn)62-67
• 附錄67-71
• 致謝71-72
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文及其他成果72

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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10 鄭繼剛;;對(duì)Apriori算法的改進(jìn)及其實(shí)現(xiàn)研究[J];計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程;2010年12期

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 何月順;關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)的研究及應(yīng)用[D];南京航空航天大學(xué);2010年

2 錢(qián)烽;同位模式挖掘研究[D];浙江大學(xué);2012年

  本文關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)POI同位模式挖掘方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：332373