[序列模式挖掘算法论文]一种面向金融时间序列的趋势特征挖掘算法研究

时间：2017-01-19 18:27:13 作者：谭华；

本文作者：谭华；成功正常投稿发表论文到《商场现代化》2010年21期,引用请注明来源400期刊网！
【摘要】：时序数据相似性挖掘是数据挖掘中的重要研究内容。本文根据金融事件序列自身特点,将股票中的时间序列转换为以价格变动率为变量的时间序列,对趋势特征提取、聚类算法进行改进,并给出新的相似度量标准,将时间序列的预测问题转化为频繁和有效特征集的发现问题,进而进行挖掘预测。实验结果表明,该方法能有效预测时间序列中的事件。
【论文正文预览】：一、引言随着数据挖掘技术的发展,在时间序列中进行数据挖掘的研究也逐渐引起了许多学者的兴趣,其中一个研究热点就是从时间序列中发现相似的序列模式。将时间序列相似性研究应用于股票的预测,可以从历史数据中寻找与当前的股票相似的模式,因为人们相信历史会重现,所以可以用
【文章分类号】：F224;F830
【稿件关键词】：金融时间序列数据挖掘相似性趋势特征聚类
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【稿件标题】：[序列模式挖掘算法论文]一种面向金融时间序列的趋势特征挖掘算法研究
【作者单位】：嘉兴学院经济学院;
【发表期刊期数】：《商场现代化》2010年21期
【期刊简介】：《商场现代化》杂志由中国商业联合会主管、中商科学技术信息研究所主办。主要探讨国内外现代商业管理经验和介绍现代科技在商业营销管理中的应用，并且刊发精选的国内外现代商业流通领域理论研究成果与现代贸易经济理论的科研论文。其严格化，标准化及权威性在......更多商场现代化杂志社(http://www.400qikan.com/qk/945/)投稿信息
【版权所有人】：谭华；