一种周期时态关联规则挖掘算法  

An Association Rule Mining Algorithm Based on Periodic Temporal Factor

作　　者：李平[1] 郑金华[2] 李少年 吴佳英[1] 

机构地区：[1]长沙理工大学计算机与通信工程学院,湖南长沙410076 [2]湘潭大学信息工程学院,湖南湘潭411105 [3]中国移动公司湖南分公司,湖南长沙410000

出　　处：《株洲工学院学报》2006年第2期35-38,共4页Journal of Zhuzhou Institute of Technology

基　　金：湖南省自然科学基金资助项目(05JJ30125);湖南省教育厅基金资助项目(03C076)

摘　　要：应用时态关联规则模型和时态事件空间,提出了一种单事件周期时态关联规则挖掘算法,并对其进行了可行性分析和复杂性分析。该算法通过挖掘不同时间间隔下的时态关联规则,能较好地处理非拐点的邻接点的趋势分布特征的挖掘,完整地挖掘时态数据趋势分布特征。最后,将该算法应用到股票数据的趋势挖掘中,得到了满意的实验结果。By applying the temporal association rule model and the idea of temporal-event space, this paper presents an association rule mining algorithm of single event based on periodic temporal factor, and the analysis on feasibility and complexity is addressed. This algorithm can well dispose distributing characters＇ mining on neighbor nod by mining temporal association rule during different intervals, Finally experimental figures show it has nice performance in stock data mining.

关 键 词：时态型 关联规则 数据挖掘 知识发现 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]