时态数据挖掘研究进展  

Progress of Temporal Data Mining Research

作　　者：张保稳[1] 何华灿[1] 

机构地区：[1]西北工业大学计算机系,西安710072

出　　处：《计算机科学》2002年第2期124-126,103,共4页Computer Science

基　　金：国家教委博士点基金(98069923)

摘　　要：在现实生活中,大量数据集之中的数据都带有时间特征.时态数据随处可见,遍及经济、气象、通信、医疗等等多个领域.股市每日(或月)指数、交换机的每小时的业务量、某一患者的脑电波和Web页的日访问量,这些都是比较常见的例子.对这些时态数据进行分析,从中获取蕴含的系统演化规律,从而完成对系统的未来行为的预测,具有重要的价值和意义.Temporal data mining is one of the important branches of data mining. In this paper with the present documents first we systematically classify the present research on temporal data mining. Next, we give our generalizations and analyses to the main branches. Finally problems of the current research of temporal data mining are pointed out and solutions are proposed.

关 键 词：时态数据挖掘 知识发现 数据库 数据挖掘 关联规则 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]