股票市場中的異常數(shù)據(jù)挖掘算法研究.pdf

1、隨著計算機信息系統(tǒng)的日益普及，對時間序列數(shù)據(jù)進行分析處理，從中挖掘出蘊藏在數(shù)據(jù)信息背后的客觀規(guī)律，對現(xiàn)實有著十分重要意義。時間序列數(shù)據(jù)挖掘就是為解決這一問題而出現(xiàn)的一種新型數(shù)據(jù)分析技術。利用時間序列數(shù)據(jù)挖掘技術，得到數(shù)據(jù)中蘊含的與時間相關的有用信息，實現(xiàn)知識的發(fā)現(xiàn)與規(guī)則的提取。
　　首先，從現(xiàn)實和理論兩個角度提出研究問題。在論述研究背景及意義后，從國內(nèi)外兩個方面對異常數(shù)據(jù)挖掘研究進行綜述，并討論了異常數(shù)據(jù)挖掘應用的研究現(xiàn)狀，最后闡

2、明本文的研究內(nèi)容及基本框架。
　　其次，介紹異常點、異常數(shù)據(jù)挖掘的基本概念，常用的挖掘算法以及算法之間的區(qū)別和聯(lián)系，分析了異常數(shù)據(jù)在股票市場中的表現(xiàn)以及產(chǎn)生的原因。在以上基礎上，闡述異常數(shù)據(jù)挖掘理論在股票市場中的應用，即界定股票市場異常數(shù)據(jù)的檢測，及判斷標準。
　　然后，將提出了新的時間序列異常檢測GDD算法應用到股票市場，挖掘時間序列數(shù)據(jù)隱含的信息，捕捉到了較多的模式異常和疑似異常，對研究股票市場穩(wěn)定性有著重要的實際意義。