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多粒度时间下的近似周期挖掘研究
引用本文:姜 华,孟志青,周克江,肖建华.多粒度时间下的近似周期挖掘研究[J].计算机工程,2010,36(3):83-85,8.
作者姓名:姜 华  孟志青  周克江  肖建华
作者单位:(1. 湖南第一师范学院信息科学与工程系,长沙 410205;2. 浙江工业大学经贸管理学院,杭州 310023)
摘    要:研究时态数据库中多粒度时间下的近似周期的挖掘问题。在多粒度时间、多粒度时间格式的基础上引入多粒度时间间隔的定义以及相关性质,构造多粒度近似周期模型,提出一个基于SOM聚类的多粒度近似周期的挖掘算法。利用高频股票数据580000宝钢JBT1进行实验,证明了该算法的有效性。

关 键 词:数据挖掘  自组织映射网络  多粒度时间  近似周期

Study of Approximate Periodicity Mining with Multi-granularity Time
JIANG Hua,MENG Zhi-qing,ZHOU Ke-jiang,XIAO Jian-hua.Study of Approximate Periodicity Mining with Multi-granularity Time[J].Computer Engineering,2010,36(3):83-85,8.
Authors:JIANG Hua  MENG Zhi-qing  ZHOU Ke-jiang  XIAO Jian-hua
Affiliation:(1. Dept. of Information Science and Engineering, Hunan First Normal University, Changsha 410205; 2. College of Business and Administration, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310023)
Abstract:This paper discusses a mining problem of approximate periodicity with multi-granularity time in the temporal database. It introduces the concepts and properties of the multi-granularity time interval on the basis of multi-granularity time and multi-granularity time format. It constructs multi-granularity approximate periodic pattern. It proposes an mining algorithm based on self-organizing map to find multi-granularity approximate periodic pattern. Results obtained from experiments on high frequency stock market data of 580000 Bao Steel JBT1 demonstrate that the proposed algorithm is efficient.
Keywords:data mining  Self-Organizing Map(SOM) network  multi-granularity time  approximate periodicity
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