随着数据库和网络等技术的发展，人们迅速搜集数据的
能力越来越强，大量的数据储存在数据库和数据仓库中。在
某种意义上，目前不是缺少信息，而是被信息淹没了。目前
的数据库系统可以高效地实现数据的录入、修改、统计、查
询等功能，但是无法发现数据中存在的关系和规则，无法根
据现有的数据预测未来的发展趋势，缺乏挖掘数据背后隐藏
的知识的手段，导致了“数据爆炸但知识贫乏”的现象。人
们需要有新的、更有效的手段对各种大量数据进行挖掘以发
挥其潜能，数据挖掘正是在这样的应用需求环境下产生并迅
速发展起来的，它的出现为自动和智能地把海量的数据转化
为有用的信息和知识提供了手段。
一个系统就是一个空间数据库管理系统。目前，绝GIS
大多数系统对空间数据的利用主要是查询、空间分析和GIS
简单的统计，这仅可以满足某些低层次的需求，人们更迫切
需要的是从大量数据中发掘出对决策具有指导意义的知识。
从空间数据库系统中发现的规则主要有空间特征规则、空间
判别规则及空间关联规则。本文主要讨论一种基于空间分析
的空间关联规则挖掘算法。
1 相关概念
定义空间关联规则1 形如： P1∧⋯∧Pm → Q1∧ ⋯ ∧ 数据挖掘研究院
Qm（ ， ），其中： s% c % P1，⋯，Pm，Q1，⋯，Qm中至少有
一个是空间谓词， 为此规则的信任度，其含义为满足规c%
则前件的对象中有的对象同时满足规则的后件。令c% P= P1
∧⋯∧Pk，谓词合取在集合中的支持度，定义为中满足P S S P
的对象数量与中对象总数之比，记为S σ ）；规则→ (P/S P- Q
在中的信任度，定义为S σ ∧ ）与(P Q/S σ ）之比，即(P/S S
中满足的元素同时满足的概率，记为P Q Ψ → (P- Q/S)[1]。
定义空间分析2 是在对地理空间中的目标进行形态
结构定义与分类的基础上，对目标的空间关系和空间行为进
行描述，为目标的空间查询和空间相关分析提供参考，进一
步为空间决策支持提供服务的功能体系。
空间分析的对象指已经过分类并已被定义了形态结构
几何特征的地理空间目标。不同类的目标具有不同的形态( )
