增量式時態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法研究及應(yīng)用.pdf

1、近年來，隨著計算機技術(shù)的發(fā)展和數(shù)據(jù)庫技術(shù)的廣泛應(yīng)用，各行業(yè)都積累了海量的、以不同形式存儲的數(shù)據(jù)資料，要從中發(fā)現(xiàn)有價值的信息或知識而達到為決策服務(wù)的目的，就成為非常艱巨的任務(wù)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運而生。與此同時在現(xiàn)實生活中，我們發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)集都帶有顯式或隱式的時間特性，因此時態(tài)數(shù)據(jù)挖掘的研究逐漸成為一個新的熱點。 由于時態(tài)數(shù)據(jù)的都有較強的時間性，即數(shù)據(jù)會隨時間的變化而變化，原先已經(jīng)挖掘出來的知識或模型可能不再有效，就需要重新挖掘，但這

2、樣原先的工作就白費了。因此，我們提出了一種時態(tài)約束下增量式關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，隨著新數(shù)據(jù)的產(chǎn)生增量式地更新關(guān)聯(lián)規(guī)則集，盡可能地只處理新數(shù)據(jù)并充分利用原先挖掘的規(guī)則。該算法主要是根據(jù)時態(tài)事件模型和序列模型以及Apriori原則，快速更新算法思想基礎(chǔ)上產(chǎn)生的，在實際應(yīng)用中有很大的意義，不僅能對股票數(shù)據(jù)，也可對如銀行數(shù)據(jù)，超市數(shù)據(jù)，氣象數(shù)據(jù)等時態(tài)數(shù)據(jù)進行分析和研究。 本文還結(jié)合了股票k線理論，將增量時態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法運用到股票數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析