本文關(guān)鍵詞：序列模式挖掘高效算法及其在股票時(shí)序中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：數(shù)據(jù)挖掘通常結(jié)合統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、情報(bào)檢索、專家系統(tǒng)以及模式識(shí)別等方式,用來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)和人工智能等方面的研究,并獲得了相當(dāng)大的進(jìn)展。關(guān)聯(lián)規(guī)則分析是指在交易數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)不同事務(wù)間的聯(lián)系規(guī)則,并利用發(fā)現(xiàn)的關(guān)聯(lián)規(guī)則幫助人們?cè)谑袌?chǎng)運(yùn)作中、決策支持中以及商業(yè)管理等方面提供有效的信息,因此關(guān)聯(lián)規(guī)則在實(shí)際應(yīng)用中覆蓋面十分廣泛,并在數(shù)據(jù)挖掘中占有比較重要的地位。隨著中國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展以及證券市場(chǎng)的規(guī)模的不斷增強(qiáng),股票市場(chǎng)在中國(guó)經(jīng)濟(jì)生活中的作用日益增強(qiáng)。由于市場(chǎng)中的股票數(shù)據(jù)的規(guī)模較為繁多,股票的價(jià)格規(guī)律表現(xiàn)的不明顯,只是隱藏在數(shù)以千計(jì)的交易數(shù)據(jù)庫(kù)中。因此,如何對(duì)這些交易歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行充分地利用,并利用關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘方法來(lái)發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的規(guī)則,這對(duì)人們對(duì)股市的預(yù)測(cè)與投資提供了有利的價(jià)值,關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的應(yīng)用領(lǐng)域的研究與探索也變得很有意義。本文在介紹了數(shù)據(jù)挖掘與關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本理論與研究現(xiàn)狀的知識(shí)背景下,結(jié)合股票挖掘的時(shí)序特點(diǎn)與需求,引出了帶有時(shí)間因素的序列模式規(guī)則挖掘的定義。針對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則經(jīng)典算法Apriori算法的瓶頸問(wèn)題以及序列模式挖掘的傳統(tǒng)的窗口滑動(dòng)技術(shù)的不足,提出了序列模式下的優(yōu)化改進(jìn)算法,不僅在算法上提高了效率和減輕了空間負(fù)擔(dān),并且采用模式約束以及興趣度約束來(lái)篩選用戶感興趣并且有意義的規(guī)則,這樣的規(guī)則對(duì)于投資決策更有價(jià)值。最后,將序列模式的優(yōu)化算法應(yīng)用于2013-2015兩年時(shí)間段的股票挖掘,并將前后時(shí)間內(nèi)的股票板塊聯(lián)動(dòng)的規(guī)則進(jìn)行對(duì)比,規(guī)則的結(jié)果與當(dāng)時(shí)的市場(chǎng)政策結(jié)合分析,解釋了規(guī)則的有效性與算法的優(yōu)化性,同時(shí)對(duì)后期的投資分析具有一定參考價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)挖掘 關(guān)聯(lián)規(guī)則 股票 優(yōu)化序列算法
【學(xué)位授予單位】：湖南師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：F832.51;F224
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 1.緒論10-16
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-16
• 1.2.1 數(shù)據(jù)挖掘的研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.2 數(shù)據(jù)挖掘在股市分析中的研究13-14
• 1.2.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則在股市分析中的研究14-16
• 2 相關(guān)知識(shí)介紹16-25
• 2.1 數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)知識(shí)介紹16-19
• 2.1.1 數(shù)據(jù)挖掘的概念16
• 2.1.2 數(shù)據(jù)挖掘的步驟16-17
• 2.1.3 數(shù)據(jù)挖掘的方法17-19
• 2.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本理論19-25
• 2.2.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則的定義20-21
• 2.2.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的步驟21-22
• 2.2.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則的分類(lèi)22-25
• 3 Apriori算法的不足及其改進(jìn)算法25-30
• 3.1 Apriori算法的瓶頸問(wèn)題25
• 3.2 挖掘算法的改進(jìn)25-26
• 3.3 規(guī)則模式與評(píng)價(jià)的改進(jìn)26-30
• 3.3.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則的主觀度量27-28
• 3.3.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則的客觀度量28-30
• 4 序列模式下的股票數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘30-42
• 4.1 序列模式的基本概念30-31
• 4.1.1 序列模式的定義30
• 4.1.2 序列模式挖掘的應(yīng)用30-31
• 4.2 序列關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘算法31-32
• 4.3 序列模式下的優(yōu)化算法32-36
• 4.3.1 算法思想32-33
• 4.3.2 算法實(shí)例步驟33-35
• 4.3.3 算法描述35-36
• 4.4 應(yīng)用序列優(yōu)化算法對(duì)股票板塊指數(shù)進(jìn)行挖掘36-39
• 4.4.1 股票板塊指數(shù)36-37
• 4.4.2 選取數(shù)據(jù)37
• 4.4.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理37-38
• 4.4.4 算法執(zhí)行過(guò)程38-39
• 4.5 算法執(zhí)行結(jié)果分析39-42
• 5 總結(jié)與展望42-44
• 參考文獻(xiàn)44-48
• 附錄48-55
• 致謝55

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 龔著琳;陳瑛;蘇懿;劉雅琴;徐立鈞;;數(shù)據(jù)挖掘在生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用[J];上海交通大學(xué)學(xué)報(bào)(醫(yī)學(xué)版);2010年11期

2 李娜;黃孝彬;李琴;姜攀;;數(shù)據(jù)挖掘軟件產(chǎn)品綜述[J];大眾科技;2010年01期

  本文關(guān)鍵詞：序列模式挖掘高效算法及其在股票時(shí)序中的應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：253512