一种面向金融时间序列的趋势特征挖掘算法研究

• 作者: 谭华
• 来源期刊: 商场现代化
• 学科: 经济
• 关键词: 金融时间序列 数据挖掘 相似性 趋势特征 聚类
• 年，卷（期）: 2010,（21）
• 页码范围: 172-173
• 分类号: F8
• 字数: 3559字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-3102.2010.21.117

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭华	嘉兴学院经济学院	14	6	1.0	2.0