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一个基于频繁项集的时态数据挖掘算法
引用本文:李少年,孟志青,田媛.一个基于频繁项集的时态数据挖掘算法[J].湘潭大学自然科学学报,2003,25(3):21-25.
作者姓名:李少年  孟志青  田媛
作者单位:湘潭大学信息工程学院,计算机系,湖南,湘潭,411105
摘    要:研究了基于频繁项集的一个时态效据挖掘算法。首先,引进了基于频繁项集关联规则的概念,性质,然后,给出了基于时态约束关联规则的相关概念的定义和性质分析。最后,给出了在时态效据库中挖掘具有时态约束的最大频繁项集,并在此频繁项集生成时态关联规则的算法,由此导出了一种具有一定意义的时态关联规则挖掘方法,这种方法可以崩于商品销售。股票价格等问题的知识发现,最后讨论了该算法在股票效据分析上的一个应用。

关 键 词:知泌发现  效据挖掘  频繁项集  时态型  时态关联规则
文章编号:1000-5900(2003)03-0021-05
修稿时间:2003年5月8日

An Algorithm of Temporal Data Mining Based on Frequent Items
LI Shao - man,MENG Zhi - qing,TIAN Yuan.An Algorithm of Temporal Data Mining Based on Frequent Items[J].Natural Science Journal of Xiangtan University,2003,25(3):21-25.
Authors:LI Shao - man  MENG Zhi - qing  TIAN Yuan
Abstract:This paper discusses a new problem of knowledge discovery, an algorithm of temporal data mining based on frequenl items. First, we introduce the conception and some properties of association rule based on frequent items. Then, the definition of association rule based on temporal constraint is given. Meanwhile the interrelate properties are analyzed. We give (he algorithm to discover the longest frequent items with temporal constraint and generate temporal association rule in terms of them, which imply the temporal association rule mining technique of some practical meaning. This technique can be used to discovery knowledge in fields such as stock price, commodity sale and so on. Finally, we discuss the application of this algorithm to stock data.
Keywords:discovery in database  Data mining  Frequent items  Temporal type  temporal association rule
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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