2022年4月2日，中科合创(北京)科技成果评价中心组织专家，在昆明召开了由云南大学完成的“领域驱动空间模式挖掘理论和方法”项目科技成果评价会。专家审阅了项目资料，听取了项目报告，经质询和答疑，讨论形成如下意见：

　　一、项目评价资料齐全规范、数据翔实，符合科技成果评价要求。

　　二、针对空间数据的多样性和复杂性，项目在国家自然科学基金 “领域驱动空间co-location模式挖掘技术研究(61472346)”和 “面向位置服务的空间同位模式挖掘研究(61662086)”的支持下，取得创新性成果如下：

　　1、针对挖掘结果集出现大量冗余模式的问题，定义了空间同位模式与其超模式的语义距离、d-非冗余同位模式、超参与度闭模式等概念，设计了高效的冗余约减、无损压缩和基于概率的交互式偏好挖掘算法，建立了空间同位模式的冗余约减、无损压缩和交互式偏好挖掘的理论和方法体系。

　　2、针对空间模式匹配和同位模式挖掘中面向大数据时的效率问题，以及频繁性阈值改变时需重启整个挖掘过程等问题，设计了空间模式匹配的高效算法、同位模式高效挖掘算法和同位模式并行挖掘算法，推进了空间模式匹配和同位模式挖掘技术的实用化进程。

　　3、针对空间数据的复杂时空依赖关系和数据缺失问题，提出了基于张量分解的空间数据预测方法，有效提高了空间数据预测结果的准确性，为时空事件发展态势感知及决策支持奠定基础。

　　4、针对时空关系表达受限问题，提出了空间亚频繁同位模式挖掘、空间高效用同位模式挖掘、模糊同位模式挖掘以及隐藏于同位模式中的竞争对和强共生关系挖掘等一系列新概念、新理论和新方法，扩展和丰富了空间同位模式挖掘理论和方法。

　　三、该项目出版专著1部，发表论文66篇，其中SCI收录13篇，EI收录51篇次，CSCD收录14篇次。主要成果发表于CCF推荐A类期刊IEEE TKDE (2篇)，A类会议IEEE ICDE (3篇)和B类期刊(4篇)，被IEEE TNNLS、IEEE TOC、PVLDB、ACM COMPUTING SURVEYS、ACM TOIS、PR、INS等重要国际期刊论文引用，8篇代表性论文累计影响因子41.22，SCI论文他引42次，研究工作得到国内外同行的关注和认可。项目获发明专利授权6项并转让2项。项目成员荣获“省政府特殊津贴”、“省三八红旗手”称号，入选“省学术技术带头人后备人才”，获云南省优秀硕士论文5篇。项目团队入选“云南省空间大数据挖掘与决策支持创新团队”。

　　综上所述，专家组一致认为该项目在空间同位模式挖掘领域的理论研究成果达到国际领先水平。

专家组成员

　　杨林楠　云南农业大学教授

　　姜　茸　云南财经大学教授

　　夏幼明　云南师范大学教授

　　代　飞　西南林业大学教授

　　付晓东　昆明理工大学教授

　　余建坤　云南财经大学教授

　　姜　瑛　昆明理工大学教授