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1、關(guān)聯(lián)規(guī)則的研究是數(shù)據(jù)挖掘中的重要研究內(nèi)容之一,由于實際的數(shù)據(jù)是隨時間變化而獲得的,因而有必要對其時態(tài)屬性進行分析,這樣有助于揭示事物發(fā)展的本質(zhì)規(guī)律,使得發(fā)現(xiàn)的知識更具有現(xiàn)實意義。目前國內(nèi)外對于時態(tài)數(shù)據(jù)的研究主要是進行時序分析,對時態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則的研究多側(cè)重于研究關(guān)聯(lián)規(guī)則成立的時間,對于規(guī)則中各項之間在時間上的約束未進行具體的分析,基于此,論文主要研究的是各項之間在時間上的約束問題,并將此算法應用到股票數(shù)據(jù)中。 論文首先介紹了數(shù)據(jù)挖掘
2、有關(guān)的概念、技術(shù)和研究現(xiàn)狀,并介紹了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本理論及經(jīng)典挖掘算法。引入了一種時間理論,并把此理論具化到股票數(shù)據(jù)上,以指導對股票數(shù)據(jù)進行時態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,在一定程度上對有關(guān)時間的理論研究進行了完善,以適應對股票數(shù)據(jù)的研究操作;構(gòu)造了一種基于股票的事件模型,對事件間的運算及性質(zhì)進行了形式化定義和研究;構(gòu)造了一類基于時態(tài)約束的關(guān)聯(lián)規(guī)則模型,適于描述基于時域的事件與事件之間的關(guān)聯(lián);研究了基于時態(tài)約束的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的理論、算法,并進行了數(shù)
3、值實驗。 論文主要獲得的研究成果如下:對經(jīng)典的Apriori算法繼承的基礎(chǔ)上,對Apriori算法加了時間域的限制,形成了改進的算法TApriori,使改進后的算法可以挖掘基于時態(tài)約束的事件與事件之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。本算法以限制產(chǎn)生頻繁集的長度來降低時態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則的運算時間復雜度。并且利用這種基于時態(tài)約束的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法對股票數(shù)據(jù)進行了數(shù)值實驗。通過實驗所得規(guī)則與離散表中的狀態(tài)進行對比,證明了算法的準確性和可用性。最后,對本文進行了
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