一类时态近似周期关联规则的知识发现问题  

Knowledge discovery for a kind of association rules of temporal approximate periodicity

作　　者：姜华[1] 孟志青[2] 周克江[1] 肖建华[1] 黄悦[1] 

机构地区：[1]湖南第一师范学院信息技术系,长沙410205 [2]浙江工业大学经贸管理学院,杭州310023

出　　处：《计算机工程与应用》2010年第20期241-244,共4页Computer Engineering and Applications

基　　金：湖南省教育厅重点课题(No.2008(288));湖南省教育厅科技处项目(No.08C017);湖南第一师范学院校级课题(No.XYS08N03);湖南省自然科学基金第三批资助项目(No.09JJ6093);湖南省"十一五"规划课题(No.XJK08CXJ008)

摘　　要：研究一类基于时态约束的属性状态之间存在关联的近似周期知识发现问题。首先构造了时态近似周期关联规则模型,然后提出了一个基于SOM(自组织特征映射网络)聚类来寻找近似周期关联规则的算法,对十多年来的股票数据和高频股票数据分别进行了一些实验,实验表明该算法是有效的。This paper discusses a kind of association rules of temporal approximate periodicity based on temporal constraint. First it presents an association rules of the approximate periodicity pattern.Then,it discusses an algorithm based on self-organizing map to find approximate periodic association rules.Experiment results show that proposed algorithms are efficient.

关 键 词：数据挖掘 自组织映射 近似周期 关联规则 

分 类 号：TP339[自动化与计算机技术—计算机系统结构]