| 一类多粒度近似周期关联规则问题的挖掘研究 |
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| 引用本文： | 姜华,周克江.一类多粒度近似周期关联规则问题的挖掘研究[J].计算技术与自动化,2019,38(1):118-121. |
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| 作者姓名： | 姜华 周克江 |
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| 作者单位： | 湖南第一师范学院信息科学与工程学院,湖南长沙,410205;湖南第一师范学院信息科学与工程学院,湖南长沙,410205 |
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| 基金项目： | 湖南省教育厅科研资助项目;湖南省教育科学规划课题 |
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| 摘 要： | 研究一类在多粒度时间下单事件同属性不同状态之间有一定关联的近似周期规律挖掘问题。给出了多粒度近似周期关联规则模型形式化的数学定义和性质,构造了相关模型,提出了利用聚类算法挖掘周期模式并应用于股票数据进行实验,实验结果表明算法是有效的。
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| 关 键 词： | 近似周期 关联规则 多粒度时间 数据挖掘 |
Study for a Kind of Approximate Periodicity Association
Rules with Multi-granularity Time |
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| JIANG Hua,ZHOU Ke-jiang.Study for a Kind of Approximate Periodicity Association
Rules with Multi-granularity Time[J].Computing Technology and Automation,2019,38(1):118-121. |
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| Authors: | JIANG Hua ZHOU Ke-jiang |
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| Affiliation: | (Information Science and Engineering College,Hunan First Normal University,Changsha,Hunan 410205,China) |
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| Abstract: | This paper discusses a problem of approximate periodicity association rules with multi-granularity time to different attribute states with the single event and the same attribute in the temporal database. Firstly,it presents some symbolic definitions for constructing multi-granularity approximate periodic association rules,and then constructs the corresponding model. Finally,the paper propo ses an algorithm based on SOM network to find approximate periodic association rules with multi-granularity. The experiments results with the stock market data demonstrate the efficiency of the proposed algorithm. |
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| Keywords: | data mining multi-granularity time association rules approximate periodicity |
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