Spatial Association. Spatial Association Rule X → Y X → Y P 1 ..  P m → Q1 ..  Qn (c%) P 1 ..  P m → Q1 ..  Qn (c%) Los predicaat: 1-predicate.

Slides:



Advertisements
Verwante presentaties
Update on EduStandard: public-private platform in Dutch education Henk Nijstad, Kennisnet / november 2013.
Advertisements

Thesaurus driven semantic search applied to structuring Electronic Learning Environments London, ILI, October Jan Jüngen, Liesbeth Mantel University.
Let me tell you about... (De Voltooid Tegenwoordige Tijd)
Duurzame energie biedt nieuwe kansen voor het Caribisch koninkrijk
Nederlab Laboratory for research on the patterns of change in the Dutch language and culture Kickoff, 25 januari, 2013 Meertens Instituut, Amsterdam.
Voetgangersmodel ViSWalk
>>0 >>1 >> 2 >> 3 >> 4 >> Adobe Premiere CS4 – Edius 5.5 – Adobe Elements 7.
OpenGIS Web Feature Services om kadastrale data te bewerken Afstudeervoordracht - 14 mei 2004 Thijs Brentjens – GISt, TU Delft.
Smart Style on the Semantic Web Lynda Hardman CWI, Multimedia and Human-Computer Interaction TU/e, Multimedia and Internet Technology.
Taaltheorie en Taalverwerking Week 4: Parseer-algoritmes.
Service Coordination Protocols ● Noodzaak (Eddy) ● Coordination protocols (Eddy) ● Infra-structuur (Eddy) ● WS-Coordination (Eddy) ● WS-Transaction (Pepijn)
Hoogwaardig internet voor hoger onderwijs en onderzoek Amsterdam, 23 November 2005 Walter van Dijk SURFnet Development of LCPM decision-making models and.
Copyright © 2008 Tele Atlas. All rights reserved. Zet uw Business Data op de kaart: Locaties in eTOM ®
Het vier-instrumentenmodel van managementcontrol
Strategische Marketing Planning
GUI Router en Switch Afstudeerproject Maarten Diels & Geypens Björn.
SQL Server 2012 Top 10 new features.
Methoden Weber, Fechner, Stevens SDT, d’ .
DATA over. Visie Elk jaar neemt behoefte aan data en interactie tussen systemen (zowel B-2- B als B-2-C) exponentieel toe; daarom zal het structureren.
The Good, the Bad and the Ugly Keimpe Wieringa Milieu- en Natuurplanbureau.
Presentatie IA Solutions 2005: Programma generatie voor: PLC en SCADA Een update van deze PPT is te downloaden op: Rob Kits - Technisch.
VVW Toervaren. Onderwerpen Type AIS transponders Verplichting / Toelating gebruik Praktijk voorbeelden van op het schip Praktijk voorbeelden vanop de.
Intra-arrest therapeutische hypothermie
Sociologie van organisatie en beleid From control to commitment in the workplace Richard E. Walton Eveline Vastmans Bachelor sociologie Vrije Universiteit.
Ben Raes en Sam Decrock1 Tracking algoritmes Tracking Algoritmes Richting van ons project.
Kennisacquisitie en - modellering Rogier van Eijk college 2 Modelleren van analysetaken.
Specialismen Analyse en verificatie van protocollen Analyse van Petri-netten Component-specificatie Web-based information systems (Query)talen voor Web.
Neurale Netwerken Kunstmatige Intelligentie Rijksuniversiteit Groningen Mei 2005.
Algoritmiek Arrays: wat zijn dat en wat kun je ermee? Loops: hoe hou je ze in bedwang? Hoorcollege 6 - Ma. 9 okt L.M. Bosveld-de Smet.
MLA Using wildcards University Library click = next.
Databases I EER and Object Modeling Martin Caminada / Wiebren de Jonge Vrije Universiteit, Amsterdam definitieve versie 2002.
3.6 Architecture of HIS. 3.7 Integrity & Integration within HIS Suraja Padarath /10/2007.
Amsterdam Airport Schiphol 1 Ludo W. van Meeuwen 1,2, Halszka Jarodzka 1, Saskia Brand-Gruwel 1, Paul. A. Kirschner 1, Jeano J.P.R. de Bock 2, & Jeroen.
Amsterdam Airport Schiphol 1 Anne S. Helsdingen 1, Ludo W. van Meeuwen 1,3, Saskia Brand-Gruwel 1, Jeroen J.G. van Merriënboer 1,2, & Jeano J.P.R. de Bock.
Rotaryclub Brummen-Engelenburg Atjo Westerhuis en Martin Buitink 1/2012.
Modelling spatial dependencies for mining geospatial data Marlies Mooijekind.
Effiecient Mining of Spatiotemporal Patterns GDM 2003 Dènis de Keijzer.
Spatial classificatie
WxHaskell part II Martijn Schrage (speciale versie van de slides, met screenshots toegevoegd als pictures)
Spatial subgroup mining
Algorithms and Application for spatial data mining Ronnie Bathoorn.
Bemonstering & digitale signaalanalyse
Detecteren en Bevorderen van Adaptive Expertise bij Studenten Wilfred van Dellen University College Maastricht Brief introduction: tell the audience.
Hibernate Object relational mapping
zondag 3 augustus 2014 Sunday, 03 August DEEP SKY MEDITATION 3’27’’ Como han pasado los años Tibetan Chakra Meditation (Click on number-Klik.
“Gebruik van kansverwachtingen” - case studies - Jan Verkade en Karel Heynert 14 februari 2012.
World class IT in a world-wide market. Practical results with Emile Marten Trautwein Syllogic B.V.
Hidden Markov Models Introductie Project: 1. Initializatie 2. Training.
Code Compressie Frank F.A. van der Pijl. Indeling LiteratuurLiteratuur Introductie van het probleemIntroductie van het probleem ProbleemProbleem Overzicht.
Engenderings. CIW en Erin Manning Communicatie is meer dan wat er gebeurt in taal/the speech act: in vele gevallen onttrekt het zich eraan. Het bestuderen.
ANTWOORDEN DIAGNOSTISCHE TOETS MODELOMGEVING. Syntaxis = Syntaxis (van het Oudgriekse συν- syn-, "samen", en τάξις táxis, "regeling") is binnen de theoretische.
Ontwikkeling van een organisatie door evolutie en revolutie
1 Over het examen (1): Modus Mondeling met schriftelijke voorbereiding 4 uur, 3 onderdelen: –Modellering (  schriftelijk, dan mondeling) –Queries / relationeel.
MICROCONTROLLERS.
Marcel Crok | De staat van het klimaat Lezing KNAW klimaatbrochure Seminar | Maandag 12 december | Nieuwspoort Den Haag.
Analyse door middel van methode “CHING” Plan documentatie Neue Staatsgallerie Stuttgart HTS-schakelsemester Najaar 2005 Lindsey Hermans Dennis Smit
Future (toekomst) Je krijgt 2 verschillende vormen van Future.
1. 2 Communicatie producten voor ISP's en ICT-resellers kennisoverdracht, support en logistieke oplossingen  Actief sinds 1993  Internet, security en.
HAN-University Inleiding tot VHDL, 2010 Bron: Fraunhofer for Integrated Circuits.
Sketchpad - Introductie Mens en computer kunnen snel converseren door medium van line drawings Hexagons als één symbool (Ring Structure) Verschil met potlood.
Realizing Climate Mitigation Policies Dr. Cheryl de Boer & Prof. Hans Bressers.
Ant Systems for dynamic problems. Ants caught in a traffic jam Casper Joost Eyckelhof.
WISKUNDIG MODELLEREN KUNST OF KUNDE? 11 november 2009 Jaap Praagman CQM.
Join Indices … as a tool for Spatial Datamining. Inhoud Inleiding Spatial Relations (Spatial) Join Index Implementatie Conclusie.
Amsterdam Airport Schiphol 1 Ludo W. van Meeuwen 1,3, Saskia Brand-Gruwel 1, Jeroen J.G. van Merriënboer 1,2, & Jeano J.P.R. de Bock 3 1 Open University.
Het Zuidelijk Perspectief Jeroen Saris |De Stad bv| Jaap Modder |Brainville| Wouter Veldhuis |MUST| 25 februari 2015.
Amsterdam Airport Schiphol 1 Miniconferentie 'Human factors in future ATM' 26 juni 2009 Shared Mental Models in ATC.
Albert Heijn: Safe, efficient and sustainable transport, also on highways Largest share of kilometers in our domestic transport is on the highway Multi.
Chapter 1: Introduction
Transcript van de presentatie:

Spatial Association

Spatial Association Rule X → Y X → Y P 1 ..  P m → Q1 ..  Qn (c%) P 1 ..  P m → Q1 ..  Qn (c%) Los predicaat: 1-predicate Los predicaat: 1-predicate Set van P 1 t/m P k : k-predicate Set van P 1 t/m P k : k-predicate

Support & confidence sup(X → Y) sup(X → Y) de kans dat de implicatie voorkomt in de dataset de kans dat de implicatie voorkomt in de dataset conf(X → Y) = sup(X → Y) / sup(X) conf(X → Y) = sup(X → Y) / sup(X)

Sterkte van een regel Sterk = relaties in een regel komen vaker voor Sterk = relaties in een regel komen vaker voor Sterk = hoge support en confidence Sterk = hoge support en confidence … maar hoe hoog? … maar hoe hoog?

Minimum support/confidence Input voor mining algoritme Input voor mining algoritme Voor elk niveau in de hiërarchie Voor elk niveau in de hiërarchie minsup[l] minsup[l] minconf[l] minconf[l]

Voorbeelden (1) Spatial antecedenten, non-spatial consequent Spatial antecedenten, non-spatial consequent is_a(x, house)  close_to(x, beach) → is_expensive(x) (85%) is_a(x, house)  close_to(x, beach) → is_expensive(x) (85%)

Voorbeelden (2) (Non)-spatial antecedenten, spatial consequent (Non)-spatial antecedenten, spatial consequent is_a(x, gas_station) → close_to(x, highway) (50%) is_a(x, gas_station) → close_to(x, highway) (50%)

Voorbeelden (3) Combineren van support & confidence Combineren van support & confidence is_a(A, large_town)  intersects(A,B)  adjacent_to(A, C) → is_a(B,motorway), C!=B, is_a(C,sea)(36%,80% is_a(A, large_town)  intersects(A,B)  adjacent_to(A, C) → is_a(B,motorway), C!=B, is_a(C,sea)(36%,80%

Hiërarchieën (1) Data structureren in spatial hierarchy Data structureren in spatial hierarchy Efficiënter Efficiënter Processing gaat ‘top-down’ Processing gaat ‘top-down’ Progressief zoeken Progressief zoeken (road (national_highway (A27, A2, …), provincial_highway (N238, N235, …), city_street (Oudegracht, Heidelberglaan, …), …), …) (road (national_highway (A27, A2, …), provincial_highway (N238, N235, …), city_street (Oudegracht, Heidelberglaan, …), …), …)

Hiërarchieën (2) water sea river lake Rijn Noordzee Large lake Waddenzee IJsselmeer

ILP Algoritme (1) Gebaseerd op ILP Gebaseerd op ILP Inductive Logic Programming Inductive Logic Programming ‘feature extraction’ om een deductive database te krijgen ‘feature extraction’ om een deductive database te krijgen Logische variant van relational database Logische variant van relational database

ILP Algoritme (2) Spatial observations Spatial observations O[Amsterdam | Amsterdam] is_a(Amsterdam, large_town) intersects(Amsterdam, A2) intersects(Amsterdam, A10) close_to(Amsterdam, Schiphol) … O[Amsterdam | Amsterdam] is_a(Amsterdam, large_town) intersects(Amsterdam, A2) intersects(Amsterdam, A10) close_to(Amsterdam, Schiphol) …

ILP Algoritme (3) O[Schiphol | Amsterdam] is_a(Schiphol, airport) intersects(Schiphol, A4) … O[Schiphol | Amsterdam] is_a(Schiphol, airport) intersects(Schiphol, A4) … O[s] = O[s|s]  O[r i |s’] O[s] = O[s|s]  O[r i |s’]

ILP Algoritme (4) Twee subproblemen Twee subproblemen Find large/frequent spatial patterns Find large/frequent spatial patterns Generate strong spatial association rules Generate strong spatial association rules Prunen Prunen

Algoritme #2 (1) Vindt sterke multi-level spatial association rules Vindt sterke multi-level spatial association rules Beperking zoekruimte Beperking zoekruimte Relevant object set Relevant object set Concept hierarchies Concept hierarchies minsup/minconf minsup/minconf

Algoritme #2 (2) Predicaten berekenen op hoog niveau (lage resolutie) Predicaten berekenen op hoog niveau (lage resolutie) Prunen adhv minsup[1] Prunen adhv minsup[1] Overblijvende predicaten berekenen op lagere niveaus Overblijvende predicaten berekenen op lagere niveaus

Algoritme #2 (3) Alle k-predicates (voor alle k’s) berekenen Alle k-predicates (voor alle k’s) berekenen Prunen adhv minconf[l] Prunen adhv minconf[l]

Conclusie Veel problemen Veel problemen Schaalbaarheid Schaalbaarheid Ontbrekende data Ontbrekende data Nog veel user input nodig Nog veel user input nodig O.a. minsup/minconf O.a. minsup/minconf Aantal oplossingen Aantal oplossingen Maar niet eenduidig Maar niet eenduidig