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空間co- -location（并置）模式是指實例在空間中頻繁關聯的一組空間特征的子集。在空間數據挖掘中，現有算法主要針對的是正模式的挖掘，而空間中還存在著具有強負相關性的模式，如負co- location模式，這類模式的挖掘在一些應用中同樣具有重要的意乂。現有的負co- location模式挖掘算法的時間復雜度較高，挖掘到的模式數量巨大。針對該問題，探索了負co- location模式的向上包含性質，提出了極小負co- -location模式證明了極小負co- location模式可推導出所有頻繁負εo- location模弌。在負co- location模式挖掘中，計算模式的表實例是制約挖掘效率的根本因素，為此提岀了3個剪枝策略有效地提高了算法的效率。在真實和合成數據集上的大量實驗，驗證了提岀方法的正確性和髙效性。特別地，大量實驗結果表眀極小負co- -location模式可將頻繁負co- location模式數量壓縮80%以上。
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