舍弃了中将空间关联规则的挖掘转化为属性关联规Geominer
则挖掘的方法，使用空间分析和空间概念的层次关系直接进
行空间关联规则的提取，大大地提高了算法的效率。
完备性：在如果剪裁空间关系后得到的最(2) Geominer
小生成关系集中有和，而用户确实希望得到对X-->Z Y-->Z
的分析，这时用户可能就要另外作一些处理工作， XY-->Z
因此，可以看出这种方法是一种有“损失”的方法；而在本
文提出的算法中由于最小生成关系集是采用空间分析生成
的，对上述情况可直接进行空间叠加分析得到，因此在本论
文提出的算法中第步和第步的剪裁并不会造成任何信息2) 4)
的丢失，故具有比较好的完备性。
3 应用实例
上述空间关联规则的提取过程可以分为空间目标的确
定、空间关系的精简和空间关联规则的提取过程。我们使
用实现了上述算法，并在一个数据集 Visual C++ 6 . 0 (1000
个对象， 个空间属性，每个对象具有个空间属性上进10 10 )
行了实验，实验主要对两个指标进行了测量：第个所耗内1
存大小与对象空间属性数目之间的关系空间复杂性，结果( )
如图所示；第个指标是格结构更新时间与对象数目之3(a) 2
间的关系时间复杂性，将对象集合分成组，每组个对( ) 5 200
象，每次渐进式地插入个对象，并记录运行的时间，结200
果显示在图中，可以看出：对于进行实验的数据集，算2(b)
法的时间和空间复杂性是低于线性的， 中的算法的Geominer
时间复杂性是线性的。
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4 结语
本文讨论了中空间关联规则的挖掘，提出了一种基GIS
于空间分析的空间关联规则的挖掘算法，通过分析和实验表
明算法是有效的。本文讨论的挖掘算法与其他空间关联规则
挖掘算法不同的是：虽然在算法的、步用到了支持度和2) 4)
信任度进行空间拓扑关系的精简，但最后没有将空间关联规
