关联规则挖掘算法在股票预测中的应用研究——基于遗传网络规划的方法

发布时间：2017-08-23 16:27

  本文关键词：关联规则挖掘算法在股票预测中的应用研究——基于遗传网络规划的方法

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【摘要】：将遗传网络规划用于解决数据挖掘中的关联规则问题。相对于传统的关联规则挖掘算法,基于遗传网络规划的方法通过其中的遗传算子能够以递增的方式发现关联规则,从而避免了传统方法需要将全部数据库遍历才能得到规则的局限性。通过将要挖掘的关联规则定义为事务间的关联规则,以解决股票市场中的价格预测问题。
【作者单位】： 上海财经大学统计与管理学院;
【关键词】： 遗传网络规划 数据挖掘 遗传算法 关联规则 股票预测
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71101083) 上海财经大学博士研究生创新基金(CXJJ-2012-421)
【分类号】：F830.91;F224
【正文快照】： 关联规则是数据挖掘领域中一个重要的研究方向。关联规则问题最初是由Agrawal[1]提出的,研究隐藏于大型数据库中的数据项之间的关系。事务间关联规则可以看作是普通关联规则的一个拓展,它将原来基于单交易的关联规则推广到了多条交易中,这种跨事务间的特性使得关联规则算法可

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本文编号：726079