Proceso para la obtención de patrones de co-localización con relaciones difusas

La detección de patrones de co-localización es una de las actividades más demandadas de la ciencia de datos espaciales. Sin embargo, la gran variedad de algoritmos especializados en distintos aspectos de esta tarea y la falta de disponibilidad de los mismos en las herramientas de minería de datos disponibles hace que su utilización se dificulte. Por este motivo se diseña un framework que hace uso de teoría de grafos y lógica difusa para la extracción de estas regularidades considerando distintos aspectos fundamentales de la minería de datos espaciales utilizando herramientas fácilmente asequibles.Sociedad Argentina de Informátic

Proceso de descubrimiento de patrones de co-localización alrededor de tipos de eventos de referencia

El descubrimiento de patrones de co-localización revela subconjuntos de tipos de eventos espaciales cuyas instancias ocurren frecuentemente vecinas entre sí. Muchos algoritmos y métodos han sido desarrollados a través de los años, sin embargo, cuando se requiere encontrar estos patrones alrededor de tipos de eventos espaciales determinados, la alternativa existente resulta incompleta e incorrecta. En el presente trabajo, en consecuencia, se desarrolla un proceso de explotación de información para el descubrimiento de patrones de co-localización alrededor de tipos de eventos espaciales de referencia que utiliza cliques máximos y algoritmos TDIDT para brindar una solución a este problema. Se presenta una prueba de concepto del proceso propuesto.XIII Workshop Bases de datos y Minería de Datos (WBDMD).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Proceso de descubrimiento de patrones de co-localización alrededor de tipos de eventos de referencia

El descubrimiento de patrones de co-localización revela subconjuntos de tipos de eventos espaciales cuyas instancias ocurren frecuentemente vecinas entre sí. Muchos algoritmos y métodos han sido desarrollados a través de los años, sin embargo, cuando se requiere encontrar estos patrones alrededor de tipos de eventos espaciales determinados, la alternativa existente resulta incompleta e incorrecta. En el presente trabajo, en consecuencia, se desarrolla un proceso de explotación de información para el descubrimiento de patrones de co-localización alrededor de tipos de eventos espaciales de referencia que utiliza cliques máximos y algoritmos TDIDT para brindar una solución a este problema. Se presenta una prueba de concepto del proceso propuesto.XIII Workshop Bases de datos y Minería de Datos (WBDMD).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Applying Association Rules and Co-location Techniques on Geospatial Web Services

Most contemporary GIS have only very basic spatial analysis and data mining functionality and many are confined to analysis that involves comparing maps and descriptive statistical displays like histograms or pie charts. Emerging Web standards promise a network of heterogeneous yet interoperable Web Services. Web Services would greatly simplify the development of many kinds of data integration and knowledge management applications. Geospatial data mining describes the combination of two key market intelligence software tools: Geographical Information Systems and Data Mining Systems. This research aims to develop a Spatial Data Mining web service it uses rule association techniques and correlation methods to explore results of huge amounts of data generated from crises management integrated applications developed. It integrates between traffic systems, medical services systems, civil defense and state of the art Geographic Information Systems and Data Mining Systems functionality in an open, highly extensible, internet-enabled plug-in architecture. The Interoperability of geospatial data previously focus just on data formats and standards. The recent popularity and adoption of the Internet and Web Services has provided a new means of interoperability for geospatial information not just for exchanging data but for analyzing these data during exchange. An integrated, user friendly Spatial Data Mining System available on the internet via a web service offers exciting new possibilities for spatial decision making and geographical research to a wide range of potential users.   Keywords: Spatial Data Mining, Rule Association, Co-location, Web Services, Geospatial Dat

Proceso de descubrimiento de patrones de co-localización alrededor de tipos de eventos de referencia

El descubrimiento de patrones de co-localización revela subconjuntos de tipos de eventos espaciales cuyas instancias ocurren frecuentemente vecinas entre sí. Muchos algoritmos y métodos han sido desarrollados a través de los años, sin embargo, cuando se requiere encontrar estos patrones alrededor de tipos de eventos espaciales determinados, la alternativa existente resulta incompleta e incorrecta. En el presente trabajo, en consecuencia, se desarrolla un proceso de explotación de información para el descubrimiento de patrones de co-localización alrededor de tipos de eventos espaciales de referencia que utiliza cliques máximos y algoritmos TDIDT para brindar una solución a este problema. Se presenta una prueba de concepto del proceso propuesto.XIII Workshop Bases de datos y Minería de Datos (WBDMD).Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Local Co-location Pattern Detection: A Summary of Results

Given a set of spatial objects of different features (e.g., mall, hospital) and a spatial relation (e.g., geographic proximity), the problem of local co-location pattern detection (LCPD) pairs co-location patterns and localities such that the co-location patterns tend to exist inside the paired localities. A co-location pattern is a set of spatial features, the objects of which are often related to each other. Local co-location patterns are common in many fields, such as public security, and public health. For example, assault crimes and drunk driving events co-locate near bars. The problem is computationally challenging because of the exponential number of potential co-location patterns and candidate localities. The related work applies data-unaware or clustering heuristics to partition the study area, which results in incomplete enumeration of possible localities. In this study, we formally defined the LCPD problem where the candidate locality was defined using minimum orthogonal bounding rectangles (MOBRs). Then, we proposed a Quadruplet & Grid Filter-Refine (QGFR) algorithm that leveraged an MOBR enumeration lemma, and a novel upper bound on the participation index to efficiently prune the search space. The experimental evaluation showed that the QGFR algorithm reduced the computation cost substantially. One case study using the North American Atlas-Hydrography and U.S. Major City Datasets was conducted to discover local co-location patterns which would be missed if the entire dataset was analyzed or methods proposed by the related work were applied

COPE: Interactive Exploration of Co-occurrence Patterns in Spatial Time Series.

Spatial time series is a common type of data dealt with in many domains, such as economic statistics and environmental science. There have been many studies focusing on finding and analyzing various kinds of events in time series; the term 'event' refers to significant changes or occurrences of particular patterns formed by consecutive attribute values. We focus on a further step in event analysis: finding and exploring events that frequently co-occurred with a target class of similar events having occurred repeatedly over a period of time. This type of analysis can provide important clues for understanding the formation and spreading mechanisms of events and interdependencies among spatial locations. We propose a visual exploration framework COPE (Co-Occurrence Pattern Exploration), which allows users to extract events of interest from data and detect various co-occurrence patterns among them. Case studies and expert reviews were conducted to verify the effectiveness and scalability of COPE using two real-world datasets