近年來,腫瘤逐漸成為威脅全球人類健康的難治之癥之一。臨床醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)表明,腫瘤病例中80%的病患都與生活的環(huán)境因素有關(guān)。同時工業(yè)化進程的加快,使得某些企業(yè)污染源往往會向環(huán)境中排放大量未經(jīng)處理的污染物,這些污染源嚴重影響了周圍的環(huán)境。腫瘤發(fā)病率的不斷增長和生活環(huán)境的變化,使得人們越來越關(guān)注環(huán)境因素對腫瘤疾病的影響,居民在選擇住宅區(qū)時,往往更加關(guān)注周圍生活環(huán)境中是否存在污染源,污染源與居民住址間存在的關(guān)系逐漸成為人們生活的焦點問題。如何利用現(xiàn)有的技術(shù)分析出污染源與病患住址在地理位置上存在的相互關(guān)系,這對污染源的建設(shè)選址具有一定的意義。基于上述背景,本文主要研究的是污染源與腫瘤病患住址在空間位置上的相互關(guān)系,分析污染源與病患住址間的最小安全距離,在此基礎(chǔ)上給出了基于colocation模式的污染源與病患住址間關(guān)系的挖掘方法。首先,本文根據(jù)傳統(tǒng)空間co-location模式挖掘方法中隨著距離閾值越大,模式越容易頻繁的性質(zhì)和本文提出的挖掘方法,給出了污染源與病患住址間最小安全距離的挖掘框架。其次,給出了最小距離(min_dist)和帶最小距離的頻繁模式的相關(guān)定義。應(yīng)用平面掃描技術(shù)求解出空間實例間的距離,在最大參與率挖掘算法的基礎(chǔ)上給出了最小安全距離的挖掘方法(MSDM)。采用百度地圖Geocoding API將已有的腫瘤病患的結(jié)構(gòu)化詳細住址正向解析為地理坐標(biāo)點,百度POI檢索關(guān)鍵字獲取出病患住址附近污染源的相關(guān)數(shù)據(jù),并對提取的數(shù)據(jù)集進行了整理。最后,在獲取的真實數(shù)據(jù)集上構(gòu)建了污染源與病患住址關(guān)系的實驗框架。將挖掘結(jié)果進行可視化展示和分析,最終得出污染源與病患住址間的最小安全距離,從而驗證了本文提出的挖掘方法和框架的可行性和有效性。
【學(xué)位單位】：云南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP311.13;R195
【部分圖文】：

全連接算法（join-based）的基本思想候選co-location模式表實例

部分病患住址的可視化結(jié)果圖

解析后的部分地址數(shù)據(jù)圖

【參考文獻】

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1 馬紅娜;王曉娟;武征;孫愿;;三氯氫硅建設(shè)項目污染源分析與控制[J];環(huán)境科學(xué)與管理;2012年10期

2 馮嶺;王麗珍;高世健;;一種帶稀有特征的空間co-location模式挖掘新方法[J];南京大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2012年01期

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1 史興民;;環(huán)境感知對煤礦區(qū)居民生活滿意度的影響——以陜西省韓城礦區(qū)為例[A];自然地理學(xué)與生態(tài)安全學(xué)術(shù)論文摘要集[C];2012年

本文編號：2808880