研究目的:從數(shù)據(jù)項之間關聯(lián)關系的角度切入,探索一種新的耕地數(shù)據(jù)質量檢錯方法,以期更有效地提高耕地數(shù)據(jù)庫的質量。研究方法:通過數(shù)據(jù)挖掘算法尋找耕地數(shù)據(jù)庫中的關聯(lián)關系,計算這些關聯(lián)關系的發(fā)生頻率,從中提取低頻發(fā)生的關聯(lián)關系作為檢測規(guī)則(關聯(lián)規(guī)則),最后利用這些關聯(lián)規(guī)則識別耕地數(shù)據(jù)庫中的錯誤記錄(包含或符合關聯(lián)規(guī)則的耕地數(shù)據(jù)記錄為錯誤記錄)。研究結果:(1)該方法有能力識別耕地數(shù)據(jù)庫中的錯誤,可以做到有效提高耕地參評數(shù)據(jù)庫的正確性;(2)經(jīng)計算,與耕地領域現(xiàn)有的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)檢錯方法相比,同等條件下該方法可將檢錯效率提高11倍,甚至更多;(3)該方法可以針對不同的數(shù)據(jù)庫迅速挖掘關聯(lián)規(guī)則,靈活地應對不同的耕地數(shù)據(jù)庫和層出不窮的錯誤類型。研究結論:基于關聯(lián)規(guī)則的耕地數(shù)據(jù)庫質量檢測方法高效、便捷,為耕地領域現(xiàn)有的數(shù)據(jù)檢錯方法開辟了一個新的角度和思路,可以在地學領域廣泛應用。

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圖1FP-Tree的構建過程及結果

如此，專家只需檢測這些低頻關聯(lián)，相比檢測整個數(shù)據(jù)庫，低頻關聯(lián)的數(shù)據(jù)量小，會大大節(jié)省工作時間，能有效提高耕地數(shù)據(jù)庫的質量檢測的效率。3案例分析

圖2FP-Tree

為了進一步驗證基于關聯(lián)規(guī)則的耕地數(shù)據(jù)庫質量檢測方法的有效性，本文設計兩種方法來檢測2015年廣州市耕地數(shù)據(jù)庫。方式一是直接利用方法中生成的低頻關聯(lián)去尋找那些包含低頻關聯(lián)的記錄，并將這些記錄作為疑似錯誤記錄，然后再由人工判斷它們是否確實是錯誤記錄。方式二是先檢查低頻關聯(lián)，再利用專家....

本文編號：3995213