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《時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則的應(yīng)用研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、廈門大學(xué)碩士學(xué)位論文時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)挖掘中關(guān)聯(lián)規(guī)則的應(yīng)用研究姓名：樂燕波申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：經(jīng)濟(jì)信息管理學(xué)指導(dǎo)教師：朱建平20080401摘要20世紀(jì)80年代末，數(shù)據(jù)挖掘作為一個(gè)全新的研究領(lǐng)域悄然出現(xiàn)并迅速發(fā)展。數(shù)據(jù)挖掘的研究目的是在大型數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)那些隱藏的、人們感興趣的具有特定規(guī)律的信息。作為數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο笾坏臅r(shí)態(tài)數(shù)據(jù)庫是由隨時(shí)間變化的一系列序列值或事件組成的數(shù)據(jù)庫。時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)挖掇的研究對(duì)商業(yè)、金融、醫(yī)療診斷、科學(xué)與工程等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析具有重要意義，因而時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)的挖掘方法也成為數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)研究熱點(diǎn)。關(guān)聯(lián)規(guī)則一直是近年來數(shù)據(jù)挖掘和人工智能領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)課題，墨蘺在客戶關(guān)系
2、管理、醫(yī)學(xué)、生物等領(lǐng)域已有應(yīng)用。傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘過程通常不考慮時(shí)間約束，如購物籃分析等。由于時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)庫規(guī)模不斷壯大，重要性不斷加強(qiáng)，如何將關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘應(yīng)用到時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)庫中以獲褥有價(jià)值的時(shí)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則是一個(gè)非常值得研究的課題。另外關(guān)聯(lián)規(guī)則在證券市場(chǎng)中的應(yīng)用尚處于起步階段，如何有效地將關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用予證券交易系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫分析，也需要進(jìn)一步的探索。本文從研究所處的背景出發(fā)，詳細(xì)闡述了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)挖掘的研究現(xiàn)狀，介紹了關(guān)聯(lián)規(guī)則的相關(guān)理論及其在時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用。在深入分析時(shí)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則的基礎(chǔ)上，本文改進(jìn)了一般時(shí)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，提出了加權(quán)時(shí)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則的概念，初步研究了它應(yīng)
3、用的可行性。用該方法挖掘時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)庫，挖掘結(jié)果能更好地反映客戶購買習(xí)慣的變遷，為市場(chǎng)營(yíng)銷提供決策支持。文章還對(duì)不同關(guān)聯(lián)撬剩挖掘模型待到的結(jié)果進(jìn)行了比較和分析，驗(yàn)證了加權(quán)思想的有效性和合理性。本文還創(chuàng)新性地提出了有時(shí)態(tài)約束的數(shù)值型關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法，并將其引入股市技術(shù)分櫥指標(biāo)有效性的檢驗(yàn)中。選取相對(duì)強(qiáng)弱指標(biāo)RSI，收集交易數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，得出了若于條有用的數(shù)值型關(guān)聯(lián)規(guī)則，為技術(shù)分析的實(shí)際應(yīng)用和投資操作實(shí)踐提供了指導(dǎo)。關(guān)鍵詞：時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)挖掘；關(guān)聯(lián)規(guī)則；技術(shù)分析AbstractInthelater1980’s，DataMining—anewresearchfield，appear
4、sgraduallyanddevelopsrapidly．ThestudypurposeofDataMiningistofindtheregularinformationwhichhidedinlargedatasetandpeopleinterestedin．AsoneoftheminingobjectsofDataMining，temporaldatabaseiscomposedbyseriesofsequenceoraffair．ThestudyoftemporaldataminingplaysanimportantroleinthedataanalysisofC
5、ommerce，F(xiàn)inance，ScienceandEngineer．SothemethodsoftemporaldataminingbecamearesearchhotspotofDataMining．AssociationrulesisalwaysahotresearchsubjectinDataMiningandArtificialIntelligencewhichhasalreadybeenappliedintheareasofCRM，Physic，BiologyandSOon．TraditionalAssociationrulesminingprocesses
6、likeMarketBasketAnalysisseldomconsiderthetemporalconstrain．Sincethescaleandimportanceoftemporaldatabaseceaselesslygrandness，howtoapplyAssociationrulesminingintotemporaldatabasebecameasubjectwhichhighlyworthourresearch．Besidesthat，theapplicationofAssociationrulesinsecuritymarketisstillatt
7、hestartstage．HowtoeffectivelyuseAssociationrulesmininginthedataanalysisofsecuritytradesystemalSOneedourstudy．StartformthebackgroundofthestudythispaperexpatiatethetechnologyofDataminingandstatusquooftemporaldatamining．Italsointroducethetheoryofassociationrulesanditsapplica
