序列模式挖掘高效算法及其在股票时序中的应用
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1.绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 数据挖掘的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 数据挖掘在股市分析中的研究 | 第13-14页 |
| 1.2.3 关联规则在股市分析中的研究 | 第14-16页 |
| 2 相关知识介绍 | 第16-25页 |
| 2.1 数据挖掘相关知识介绍 | 第16-19页 |
| 2.1.1 数据挖掘的概念 | 第16页 |
| 2.1.2 数据挖掘的步骤 | 第16-17页 |
| 2.1.3 数据挖掘的方法 | 第17-19页 |
| 2.2 关联规则挖掘的基本理论 | 第19-25页 |
| 2.2.1 关联规则的定义 | 第20-21页 |
| 2.2.2 关联规则挖掘的步骤 | 第21-22页 |
| 2.2.3 关联规则的分类 | 第22-25页 |
| 3 Apriori算法的不足及其改进算法 | 第25-30页 |
| 3.1 Apriori算法的瓶颈问题 | 第25页 |
| 3.2 挖掘算法的改进 | 第25-26页 |
| 3.3 规则模式与评价的改进 | 第26-30页 |
| 3.3.1 关联规则的主观度量 | 第27-28页 |
| 3.3.2 关联规则的客观度量 | 第28-30页 |
| 4 序列模式下的股票数据关联规则挖掘 | 第30-42页 |
| 4.1 序列模式的基本概念 | 第30-31页 |
| 4.1.1 序列模式的定义 | 第30页 |
| 4.1.2 序列模式挖掘的应用 | 第30-31页 |
| 4.2 序列关联规则的挖掘算法 | 第31-32页 |
| 4.3 序列模式下的优化算法 | 第32-36页 |
| 4.3.1 算法思想 | 第32-33页 |
| 4.3.2 算法实例步骤 | 第33-35页 |
| 4.3.3 算法描述 | 第35-36页 |
| 4.4 应用序列优化算法对股票板块指数进行挖掘 | 第36-39页 |
| 4.4.1 股票板块指数 | 第36-37页 |
| 4.4.2 选取数据 | 第37页 |
| 4.4.3 数据预处理 | 第37-38页 |
| 4.4.4 算法执行过程 | 第38-39页 |
| 4.5 算法执行结果分析 | 第39-42页 |
| 5 总结与展望 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 附录 | 第48-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
