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空间co- -location（并置）模式是指实例在空间中频繁关联的一组空间特征的子集。在空间数据挖掘中，现有算法主要针对的是正模式的挖掘，而空间中还存在着具有强负相关性的模式，如负co- location模式，这类模式的挖掘在一些应用中同样具有重要的意乂。现有的负co- location模式挖掘算法的时间复杂度较高，挖掘到的模式数量巨大。针对该问题，探索了负co- location模式的向上包含性质，提出了极小负co- -location模式证明了极小负co- location模式可推导出所有频繁负εo- location模弌。在负co- location模式挖掘中，计算模式的表实例是制约挖掘效率的根本因素，为此提岀了3个剪枝策略有效地提高了算法的效率。在真实和合成数据集上的大量实验，验证了提岀方法的正确性和髙效性。特别地，大量实验结果表眀极小负co- -location模式可将频繁负co- location模式数量压縮80%以上。
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