[發明專利]一種興趣點POI同位模式的可視化挖掘方法

在審

• 申請號: 201710507962.X
• 申請日: 2017-06-28
• 公開（公告）號: CN107291918A
• 公開（公告）日: 2017-10-24
• 發明（設計）人: 艾廷華;周夢杰;邵世維;張翔;楊敏
• 申請（專利權）人: 武漢大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 湖北武漢永嘉專利代理有限公司42102
• 代理人: 唐萬榮

技術領域

本發明涉及空間數據挖掘領域，尤其涉及一種興趣點POI同位模式的可視化挖掘方法。

背景技術

城市中的興趣點POI涵蓋了城市中的各類工程型與社會性服務設施，蘊含了豐富的人文經濟及自然信息。這些設施之間可能存在一定的關聯。挖掘設施之間的空間關聯規則可為商業選址、基礎設置布局、城市發展規劃等提供決策支持(Rui et al.2016)。其中，空間同位模式的挖掘是空間關聯規則挖掘的主要內容，空間同位模式是指一組不同類型的地理實體頻繁地分布在各自的鄰域范圍內。

空間同位模式的挖掘主要采用兩類方法(Huang et al.,2004)：空間統計方法和數據挖掘方法。空間統計方法使用空間相關性指標描述不同類型空間要素的關系，包括交叉k函數(Cressie,2015)，平均最近鄰距離，空間回歸模型(Chou,2007)，同位系數(Leslie and Kronenfeld,2011)以及改進的地理加權同位系數(Cromley and Hanink,2014)。數據挖掘方法可分為基于聚類的疊置方法(Estivill-Castro and Lee,2001)以及基于關聯規則的方法(邊馥苓與萬幼,2009)。基于關聯規則的方法主要通過將事務的概念泛化，選擇同位模型定義事務，然后設計類似的Apriori算法以挖掘同位模式。由于空間異質性的存在，同一空間不同區域內可能存在特殊的局部同位模式，有少量文獻對區域同位模式進行了探索，將空間同位模式挖掘方法應用于用戶事先指定的空間區域集(Celik et al.,2007)，或使用k-mediods算法劃分聚類的方式搜索區域同位模式(Eick et al.,2008)，或基于k最近鄰圖挖掘區域同位模式(Qian et al.,2014)。

以上同位模式挖掘方法均是采用統計或是數據挖掘的方式，屬于抽象思維的范疇，要求對復雜的數學公式、算法和相關參數等有深刻的理解。

發明內容

本發明要解決的技術問題在于針對現有技術中的同位模式挖掘方法要求對復雜的數學公式、算法和相關參數等有深刻的理解的缺陷，提供一種興趣點POI同位模式的可視化挖掘方法。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：

本發明提供一種興趣點POI同位模式的可視化挖掘方法，包括以下步驟：

S1、對城市中的各個類別的興趣點，采用核密度估計方法計算各個單類興趣點的核密度，通過核密度表征單類興趣點的空間分布情況；進而選擇任意兩種類別的興趣點，根據核密度的數值大小采用分級設色的方法對興趣點的空間分布情況進行色彩渲染，兩類興趣點分別采用紅色和綠色色級，實現興趣點空間分布情況的可視化；

S2、基于色光加色混合原理對兩類興趣點空間分布情況可視化結果進行色彩混合，得到同位規則圖譜，同位規則圖譜中的混合后的黃色所占比例越高，表示兩種類別的興趣點之間的同位模式越強。

進一步地，本發明的步驟S1的具體方法為：

S11、將興趣點所在的歐式空間劃分為均勻網格，建立柵格空間，計算單類興趣點對應的各個柵格空間的核密度；

S12、選擇任意兩種類別的興趣點，根據核密度的數值大小采用分級設色的方法對興趣點對應的柵格空間進行色彩渲染，兩類興趣點分別采用紅色和綠色色級，實現興趣點的空間分布情況的可視化。

進一步地，本發明的步驟S11的具體方法為：

S111、將興趣點所在的歐式空間劃分為均勻網格，建立柵格空間，得到柵格單元集，設柵格單元為L_i，其中i＝1,2,…n,n為空間所包含的柵格單元個數；

S112、計算每個柵格單元的核密度，核密度的計算公式為：

其中，k函數表示權重函數，k函數如下：

f(s)是柵格單元位置s處的核密度計算函數，h為距離衰減閾值，n為與位置s的距離小于或等于h的要素點數。

進一步地，本發明的步驟S12的具體方法為：

S121、選擇任意兩種類別的興趣點，采用自然間斷點分級法對每類興趣點所對應柵格單元的不為0的核密度值進行分級，級別越高，核密度值越大；

S122、用色級對每類興趣點所對應的柵格單元進行可視化，采用RGB顏色空間表示顏色，第一類興趣點采用紅色色級表示，其RGB顏色空間中R值不為0，G值和B值為0；第二類類興趣點采用綠色色級表示，其RGB顏色空間中G值不為0，R值和B值為0，柵格單元的核密度值級別越高，其顏色能量越大、越明亮。