基于股票时间序列数据关联规则挖掘的研究.doc 全文

  本文关键词：基于股票时间序列数据的关联规则挖掘研究，由笔耕文化传播整理发布。

南昌大学2003级硕士学位论文 文献综述报告 基于股票时间序列数据的关联规则挖掘研究 Study on Mining Association Rules from Stock Time Series Data 系 别： 计算机科学与技术系 专 业： 计算机应用技术 研究方向： 人工智能 研 究 生： 汪廷华 导 师： 程从从（教授） 2005年03月 一．引言 随着计算机信息系统的日益普及，大容量存储技术的发展以及条形码等数据获取技术的广泛应用，人们在日常事务处理和科学研究中积累了大量的各种类型的数据。在这些数据中，有很大一部分是呈现时间序列（time series）类型的数据。所谓时间序列数据就是按时间先后顺序排列各个观测记录的数据集[1]，如金融证券市场中每天的股票价格变化；商业零售行业中，某项商品每天的销售额；气象预报研究中，某一地区的每天气温与气压的读数；以及在生物医学中，某一症状病人在每个时刻的心跳变化等等。然而，我们应该注意到：时间序列数据不仅仅是历史事件的记录，更重要的是蕴藏这些数据其中不显现的、有趣的模式。随着时间推移和时间序列数据的大规模增长，如何对这些海量数据进行分析处理，挖掘其背后蕴藏的价值信息，对于我们揭示事物发展规律变化的内部规律，发现不同事物之间的相互关系，为人们正确认识事物和科学决策提供依据具有重要的实际意义。 时间序列数据分析按照不同的任务有各种不同的方法，，一般包括趋势分析、相似性搜索、与时间有关数据的序列模式挖掘、周期模式挖掘等[2]。本综述是针对证券业中股票时间序列分析的，试图通过列举、分析有关证券业中股票时间序列数据分析的原理、方法与技术，着重探讨数据挖掘中基于股票时间序列数据的关联规则挖掘的概念、原理技

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