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user: 3. 模式类型 由于应用需求的扩展，人们从不同类型的模式中得到有趣的、有助于决策的知识，本节将介绍空间并置模式挖掘研究中常见的一些模式类型。 3.1. 频繁模式 所谓的频繁模式指的是比较流行的模式。频繁模式的一般定义如定义3所示。 定义3 如果并置模式F的流行程度的度量值prevalence (F)大于等于给定阈值min_prev，即prevalence (F) ≥ min_prev，则称模式F为频繁模式。 Morimoto 2001年在论文 [ 2 ] 中定义了基于距离的模式，称之为k邻近类集(k-neighboring class sets)， 图2. 空间数据集经典例子 第一次从数据挖掘的角度关注地理空间数据集上的紧密的相关关系。论文 [ 2 ] 采用了模式的实例的数目作为模式流行程度的度量，2004年论文 [ 3 ] 中提出了参与度(participation index，PI)概念作为新的度量标准，并证明了参与度在空间统计上的可解释性，以及频繁并置模式和挖掘结果的完备性和正确性。在频繁模式挖掘上还有许多相关的工作，如文献 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 。本节将采用文献 [ 3 ] 提出的框架来介绍频繁模式挖掘的基本定义。 定义4 行实例和表实例。设R是一个给定的空间邻近关系，可以是空间拓扑关系、距离关系、混合关系等。当两个实例间满足关系R时，我们称这两个实例R邻近。给定模式F = {f 1 ， f 2 ， ∙∙∙， f k }，一个实例集合L = {l 1 ， l 2 ， ∙∙∙，l k }，若 ∀ i ∈ [ 1 ， k ] ，有l i 是f i 的一个实例。 ∀ i ， j ∈ [ 1 ， k ] ，有l i 和l j 之间 R邻近，则称L是模式F的行实例。 一个并置模式F的表实例指该模式的所有行实例的集合，记为TI(F)。 定义5 参与率和参与度。参与率：给定k阶模式F = {f 1 ， f 2 ， ∙∙∙， f k }，特征 f i ∈ F 的参与率PR (F， f i )指的是f i 在TI (F)中不重复出现的实例个数与其总实例个数的比率，即 PR ( F ， f i ) = | π f i ( T I ( F ) ) | | T I ( { f i } ) | 模式F的参与度取模式中的所有特征的参与率中的最小值，即 PI ( F ) = min i ∈ [ 1 ， k ] P R ( F ， f i ) 例2 设空间数据库中，空间特征A有3个实例A.1、A.2和A.3，B有4个实例B.1、B.2、B.3和B.4。对于并置模式F = {A，B}，它的表实例为{{A.2，B.1}，{A.3，B.3}，{A.3，B.4}}。则根据定义，A在模式F上的参与率PR (F， A) = 2/3，类似地，PR (F， B) = 3/4。模式F的参与度：PI (F) = min (PR (F， A)，PR (F， B)) = 2/3。根据文献 [ 3 ] ，参与度为模式流行程度的度量，若给定阈值min_prev = 0.6，由于PI (F) = 2/3 > 0.6，则本例子中模式F为频繁模式。 3.2. 区域模式 例3 在商业服务方面，服务提供商尝试推出某个省、某个地区或者全国范围的服务套餐，不同区域内经济、文化等差异会导致不同范围内的服务请求很可能是不一样。 在各类应用中，经常会出现例子中对不同区域的挖掘要求。 根据不同的区域划分标准，区域模式可以分为基于位置信息的区域模式、基于位置语义信息的区域模式和基于特征语义信息的区域模式这三类。 基于位置信息的区域模式 例3中就是一个典型的根据地理位置来划分区域，把这类问题称为基于位置信息的区域模式挖掘。论文 [ 8 ] 关注空间矩形区域内的模式挖掘问题，挖掘矩形区域和全局的频繁模式，值得注意的是论文中还讨论了区域的动态变化引发的重新计算问题。频繁模式挖掘时会出现有些模式的实例集中出现在几个区域里而另一些模式的实例是分布在全局范围的，显然这是不一样的模式。论文 [ 9 ] 提出用离散度描述模式实例的空间分布特征，用户通过调整离散度来挖掘在空间中均匀出现的模式或者在空间中集中出现(在部分区域里出现)的模式。 基于位置语义信息的区域模式 所谓的位置语义指每个经纬度坐标表示的地理位置所代表的地方，比如商业区、生活区等。比如例3中，商业区域内的服务请求模式往往与游览区域内的服务请求模式有很大的不同。在实际生活中，位置语义不同的空间区域内数据密度也往往是不同的，因此传统挖掘方法在密度多样化数据集中有明显的局限性。论文 [ 10 ] 探索出一个基于k近邻图的层次式区域同位模式挖掘，用k近邻图替代距离阈值，层次式地为各个空间区域构建邻域关系图。 基于特征语义信息的区域模式 不同的特征会有不同的影响距离，比如例子中，用户请求餐厅服务是一般指就近用餐，而出行服务的影响范围则会更大。生物学中更是如此，不同物种的领地范围存在很大区别的，比如，老虎和野猪在食物链上有紧密的联系，但老虎的领地范围(一般在100~400平方公里)远大于野猪的邻地范围(一般8~12平方公里)。论文 [ 11 ] 认为要求用户只用单一的阈值参数进行挖掘在一些案例中是无法得到真的频繁模式。因此论文提出采用统计检验的方法，对一个候选模式在所有可能的距离上做显著性检验，挖掘统计意义上真的频繁模式及其对应的距离阈值。最大的特点是：挖掘结果是不同的距离下的频繁模式，挖掘的正确性很高，但效率较低，适合用于对正确率要求较大的应用中。 文献 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] 从不同的角度对区域模式进行挖掘研究，综合考虑区域信息，而不局限在给定一个距离阈值的邻近的区域里。 3.3. 压缩模式 空间并置模式挖掘研究的一个重要的挑战在于发现的模式数量巨大。虽然使用距离阈值能够调节控制挖掘的模式数量，但是效果有限，因为如果距离阈值取得过高，得到的只会是一些常识性的模式，而距离阈值取得过低的话，又很可能引起挖掘的模式数量爆炸。解决这个问题的关键思想是找到一种有效的方法来压缩表达并置模式，例如，找到一个高质量的模式可以精确而简洁地概括一组完整的模式。现有的文献中已经探索了3种类型的压缩模式：极大模式 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] 、闭模式 [ 15 ] [ 16 ] 、代表模式 [ 17 ] [ 18 ] 。 定义6 极大并置模式。如果并置模式F是频繁的，并且不存在F的超集 F ′ ，使得 F ⊂ F ′ ，且F´是频繁的，则称F是极大并置模式。 定义7 闭模式。如果并置模式F是频繁的，并且不存在F的超集 F ′ ，使得 F ⊂ F ′ ，且 P I ( F ) = P I ( F ′ ) ，则称F是闭模式。 定义8 代表模式，Ɛ覆盖。如果 F ⊂ F ′ ，则F可以被 F ′ 表达。把 F ′ 能表达的所有模式的集合称为簇，而F´称为簇的代表模式。 如果有并置模式F和 F ′ ，而且有 F ⊂ F ′ ，且模式之间的距离 D ( F ， F ′ ) ≤ ε ，则称 F ′ Ɛ覆盖F。将 F ′ Ɛ覆盖的所有并置模式的集合称为Ɛ簇。Ɛ覆盖的定义可用来度量簇的紧密性。 例4 空间数据库中特征A、B、C各有4个实例，观察表1中的4个频繁模式。 如果采用极大并置模式对例子中的模式进行压缩，则输出模式F 4 。如果使用闭模式的话，会返回结果{F 1 ，F 3 ，F 4 }。如果Ɛ取0.7，则由于D(F 1 ，F 4 ) = 2/3，D(F 2 ，F 4 ) = 0，D(F 3 ，F 4 ) = 3/4，代表模式输出为{F 3 ，F 4 }，如果Ɛ取0.8，输出为{F 4 }。从例子中可以很明显的看出，在3类压缩模式中：极大并置模式最有效的控 Table 1 Prevalent pattern 编号 模式 对应的表实例 参与度 F 1 {A，B} A 1 B 1 ， A 2 B 2 ， A 3 B 3 3/4 F 2 {A，C} A 1 C 1 1/4 F 3 {B，C} B 1 C 1 ， B 2 C 2 ， B 3 C 3 ， B 4 C 4 1 F 4 {A，B，C} A 1 B 1 C 1 1/4 表1. 频繁模式 制了挖掘产生的频繁模式的数量，但不能保留参与度信息。闭模式很好的保留了参与度信息但是压缩效果最弱。代表模式能确定被压缩的模式参与度信息的范围区间，并且通过调整Ɛ的值改变输出的模式数量。当Ɛ取1时，代表模式退化为极大模式，当Ɛ取0时，代表模式退化为闭模式。 以上的这些论文均对巨大数量的挖掘结果进行压缩，表达成用户感兴趣而且简洁的形式，而top-k模式 [ 19 ] 则是一种简单直接的减少挖掘返回的模式数量的策略。论文 [ 19 ] 在不确定数据集上输出前k个最有可能频繁的并置模式。使用输出前k个模式的策略，可以降低对用户的要求，就算用户没有相关的领域知识，不能设置合理的阈值，也能挖掘到感兴趣的模式。 3.4. 近似模式 对实时性要求较高、正确率要求较低的系统中，比如，实时系统、流系统，近似模式是比较好的选择。在允许一定误差的前提下，文献 [ 20 ] 提出了网格微分算法，在网格基础上进一步细分，提高挖掘结果的准确率，在随机分布的实例集上，得到准确率高达0.95的近似模式，算法牺牲了准确性但效率上有明显提高，实验表明，可以实时的处理45万数量级的数据集。论文 [ 21 ] 提出了一个适用于实时系统的多项式时间复杂度的近似模式挖掘算法。所谓的近似模式指牺牲了一部分准确率以取得效率上的大幅提高，使得挖掘算法的伸缩性提高。 3.5. 稀有模式 例5 在珠宝首饰销售中，钻石表的销售是稀有的。然而，涉及钻石表销售的记录可能是令人感兴趣的。 例子中描述了一种特征，相对于数据库中的其他特征，这种特征的实例个数特别地少，称这种特征为稀有特征。我们把带稀有特征的并置模式称之为稀有模式。如果采用最小参与度这一衡量标准，会丢失一些稀有模式，为了解决这一问题，文献 [ 22 ] 提出最大参与率的概念，将参与度定义为并置模式中所有特征的参与率的最大值。文献 [ 22 ] 还用理论和实验证明了用最大参与率能识别和度量所有稀有模式。文献 [ 23 ] 在文献 [ 22 ] 的基础上进一步地讨论了这个问题，文献 [ 23 ] 使用加权参与率的方法解决了将伪稀有模式挖掘出来的问题。 3.6. 非频繁模式 非频繁模式是与频繁模式相对而言的，它很自然的定义如下： 定义9 非频繁模式是一个空间特征的集合F，其流行程度的度量值prevalence(F)小于阈值min_prev，即prevalence(F) < min_prev。 值得注意的是，按照频繁模式挖掘讨论的，实例的出现比不出现重要，因此，表实例很少的模式(即非频繁模式)不是令人感兴趣的。论文 [ 24 ] 注意到，在实例分布非均匀的情况下，存在一些特别的非频繁模式：尽管它们在全局上非频繁，但其表实例在一些不规则区域内频繁地关联在一起。论文提出自适应的聚类方法来挖掘这类特别的非频繁模式。 例6 云南省“三江并流”保护区的植被丰富，研究发现，植物“沧江新樟”和“长苞冷杉”常一起出现，“长苞冷杉”和“虫草”也常一起出现，但“长苞冷杉”、“虫草”、“沧江新樟”却不经常出现在一起。 例子中{“长苞冷杉”，“虫草”，“沧江新樟”}是一个非频繁模式，但研究发现，这3中植物有一种特别的性质：当“长苞冷杉”和“虫草”同时出现时，基本上不会出现“沧江新樟”。我们称这类模式为负模式。负模式指的是达不到给定阈值而相互之间又有很强负相关性的特征集。非频繁模式和负模式是两个密切相关的概念，它们之间存在一定的共性，如图3所示 [ 1 ] 。挖掘负模式的难点有：1) 空间计算十分耗时； 图3. 非频繁模式和负模式的关系 2) 已有算法不能重用；3)生成负模式十分耗时 [ 25 ] 。论文 [ 26 ] [ 27 ] 挖掘正、负模式，讨论了算法框架，并应用不同的数据结构、剪枝等策略提高算法效率，这是最早研究负模式的论文。文献 [ 28 ] 则讨论了基于正负并置模式挖掘的城市规划应用，从挖掘结果可以看出同时挖掘正负模式可以更好的解决一般并置模式挖掘在城市规划分析中存在的不足。 3.7. 不确定模式 不确定模式针对的是在数据不确定时挖掘得到的模式。不确定模式挖掘首先要解决的是采用什么样的数据模型来描述空间不确定数据。不确定模式挖掘研究近年来受到越来越多的关注。 文献 [ 29 ] 采用的是GIS数据模型，用空间数据的误差分布代替空间数据中的精确点。采用连续函数来描述邻近关系，充分考虑到一个点在其邻居中的影响。 文献 [ 30 ] [ 31 ] 观察到实际应用中，实例对模糊特征存在一个大于零的隶属度，因此采用模糊集来描述不确定数据，称这样的数据集为模糊数据，并给出了挖掘的不确定模式的基本定义及合理性证明。 文献 [ 32 ] [ 33 ] 采用的是区间数模型。文献 [ 32 ] 从区间数表示的空间数据集上挖掘不确定模式。针对现实应用中精确概率值难以获取的情况，文献 [ 33 ] 使用概率区间描述空间数据集。 文献 [ 34 ] 研究了在位置不确定的数据集上挖掘不确定模式，其空间实例的位置的不确定性由概率密度函数来描述。文献 [ 21 ] 和 [ 35 ] 采用了一个应用最广泛的数据模型-可能世界模型为数据建模，分别挖掘期望上的不确定模式和概率上的不确定模式。