# core 模块说明

## 模块作用

实现基于参与指数（Participation Index）的空间共现（Co-location）模式挖掘：加载点数据、构建 2 阶表实例、迭代生成 k 阶模式、按参与率过滤与排序，并可从模式生成关联规则（置信度、提升度）。

## 文件与类

| 文件 | 类 | 说明 |
|------|-----|------|
| miner.py | CoLocationMiner | 共现挖掘与规则生成 |

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## 接口说明

### CoLocationMiner（miner.py）

#### `__init__(data_path: str, distance_threshold: float = 16.0, use_gpu: bool = False)`

- **传入参数**：
  - `data_path`：空间点数据 JSON 路径（每点含 id、type、x、y）。
  - `distance_threshold`：邻接距离阈值。
  - `use_gpu`：是否使用 GPU 加速距离计算。
- **传出参数**：无（内部加载数据、预计算坐标等）。

#### `mine_patterns(min_participation: float = 0.6, max_pattern_size: int = 5, priority: str = "confidence") -> List[Dict[str, Any]]`

- **传入参数**：
  - `min_participation`：最小参与率阈值。
  - `max_pattern_size`：最大模式阶数（2 到 k）。
  - `priority`：排序依据，`"confidence"` | `"participation"` | `"size"`。
- **传出参数**：模式列表，每项含 `pattern`（特征列表）、`pattern_str`、`size`、`participation_index`、`confidence`、`instance_count`、`table_instances` 等。

#### `generate_rules(patterns: List[Dict[str, Any]], min_confidence: float = 0.5, min_lift: float = 1.0) -> List[Dict[str, Any]]`

- **传入参数**：
  - `patterns`：mine_patterns 返回的模式列表（需含 table_instances）。
  - `min_confidence`：规则最小置信度。
  - `min_lift`：规则最小提升度。
- **传出参数**：关联规则列表，每项含 `antecedent`、`consequent`、`rule_str`、`confidence`、`support`、`lift`、`pattern` 等。