基于并行计算的空间co-location模式挖掘研究的中期报告_第1页
基于并行计算的空间co-location模式挖掘研究的中期报告_第2页
基于并行计算的空间co-location模式挖掘研究的中期报告_第3页
全文预览已结束

付费下载

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

基于并行计算的空间co--location模式挖掘研究的中期报告1.研究背景空间co-location模式挖掘是空间数据挖掘中的重要研究内容。空间co-location模式挖掘是指在空间数据中寻找处于空间相邻、共同出现的地点集合，即相互关联的地理实体。这种关联可以是地理上的邻近性，也可以是地理上的相似性，这对于推荐系统、地理信息系统、商业地产等很多领域有着非常重要的应用。当前，随着数据挖掘技术和计算机系统能力的不断提高，我们可以通过并行计算等技术来加速co-location模式挖掘算法，提高其效率和准确性，并更好地应用到实际场景中。因此，我们开展了旨在探索基于并行计算的空间co--location模式挖掘研究。2.研究目的本研究的目的是：（1）研究不同的空间co--location模式挖掘算法，并比较它们的优缺点；（2）将传统算法并行化，并通过实验比较加速效果；（3）寻找并分析合适的数据集，验证算法的效果；（4）探索并行算法在实际场景中应用的可能性。3.研究内容（1）综述已有的空间co--location模式挖掘算法，并比较它们的优缺点；（2）通过并行计算等技术对传统算法进行并行化改进，提高计算效率和准确性；（3）研究并验证算法的效果，寻找并分析合适的数据集；（4）探索算法在实际场景中的应用可能性，例如商业地产、城市规划等方面。4.研究方法（1）综述已有的空间co--location模式挖掘算法，比较它们的优缺点，从中寻找可优化的地方。（2）对传统算法进行并行化改进，提高计算效率和准确性。考虑多种并行计算技术，例如多核并行、分布式计算等。（3）研究并验证算法的效果，寻找并分析合适的空间数据集。（4）探索算法在实际场景中的应用可能性，例如商业地产、城市规划等方面。5.预期结果（1）通过对比和改进已有的空间co--location模式挖掘算法，提出新的算法模型；（2）使用并行计算技术，提高空间co--location模式挖掘算法的计算效率和准确性；（3）验证算法在不同数据集上的效果，并分析数据集的特征；（4）探索并行算法在实际场景中的应用，例如商业地产、城市规划等方面。6.结论通过对空间co--location模式挖掘算法的综述、改进和实验验证，我们将得出一些结论：（1）传统算法相对低效，但并行算法可以显著提高效率。（2）在不同的数据集上测试，得出改进算法在

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 开题报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论