关联规则在股票时间序列中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景和选题思路 | 第11-14页 |
| ·数据挖掘关联规则介绍 | 第11-12页 |
| ·股票市场介绍 | 第12-14页 |
| ·国内外综述研究 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘应用于股票分析预测国内现状 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘应用于股票分析预测的研究综述 | 第15页 |
| ·本文的结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 数据挖掘及股票市场概述 | 第17-31页 |
| ·数据挖掘概念 | 第17-20页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘的主要分析方法和功能 | 第19-20页 |
| ·关联规则概述 | 第20-25页 |
| ·关联规则的概念和属性 | 第20-22页 |
| ·关联规则的形式和种类 | 第22-23页 |
| ·关联规则挖掘及其约束条件 | 第23-24页 |
| ·关联规则挖掘算法 | 第24-25页 |
| ·中国股市简介 | 第25-28页 |
| ·股票市场概述 | 第25-27页 |
| ·目前分析和研究股市的方 | 第27-28页 |
| ·数据挖掘在股票分析中的应用 | 第28-29页 |
| ·数据挖掘技术在股票分析与预测中的可行性 | 第28页 |
| ·数据挖掘技术在股票分析与预测中的适用性 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 关联规则算法研究 | 第31-41页 |
| ·Apriori算法描述和分析 | 第31-35页 |
| ·Sc_candidate函数 | 第32-33页 |
| ·count_support函数 | 第33-35页 |
| ·DHP算法挖掘过程 | 第35-39页 |
| ·两种算法的比较 | 第39-41页 |
| 第四章 跨交易关联规则及算法的研究 | 第41-51页 |
| ·经典关联规则挖掘股票走势的不足 | 第41-42页 |
| ·N-维跨交易关联规则 | 第42-46页 |
| ·N-维跨交易关联规则定义 | 第42-43页 |
| ·N维跨交易关联规则属性 | 第43-46页 |
| ·一维跨交易关联规则的挖掘 | 第46-49页 |
| ·候选集的生成 | 第47-48页 |
| ·计算候选集的支持度 | 第48-49页 |
| ·关联规则生成与实验结果 | 第49-51页 |
| 第五章 结果与分析 | 第51-55页 |
| ·数据准备 | 第51页 |
| ·实验结果 | 第51-55页 |
| 总结与展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
