| 基于片段模式的多时间序列关联分析 |
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| 引用本文： | 秦亮曦,刘新峰,史忠植. 基于片段模式的多时间序列关联分析[J]. 计算机科学, 2006, 33(1): 232-235 |
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| 作者姓名： | 秦亮曦 刘新峰 史忠植 |
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| 作者单位： | 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室,北京,100080;中国科学院研究生院,北京,100049;广西大学计算机与电子信息学院,南宁,530004;中国科学院研究生院,北京,100049;中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室,北京,100080 |
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| 摘 要： | 本文对基于片断模式的多时间序列关联分析进行了研究，提出了一种分析方法。这一方法是，首先通过聚类找出在时间序列中频繁出现的片断模式，然后将找到的片断模式作为模板，对时间序列进行跨事务关联分析。我们采用中国证券市场1997～2001年的数据为测试数据集，对我们提出的算法进行了测试。测试结果表明，我们的算法是有效的。
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| 关 键 词： | 时间序列 关联规则 聚类 动态时间规整 |
Segment-based Multiple Time Series Association Analysis |
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| QIN Liang-Xi,LIU Xin-Feng,SHI Zhong-Zhi. Segment-based Multiple Time Series Association Analysis[J]. Computer Science, 2006, 33(1): 232-235 |
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| Authors: | QIN Liang-Xi LIU Xin-Feng SHI Zhong-Zhi |
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| Affiliation: | 1.Key Lab of intelligent Information Processing, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Scienees, Beijing 100080;2.Graduate School of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049;3.College of Computer, Electronics and Information, Guangxi University, Nanning 530004 |
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| Abstract: | In this paper, it is studied that segment-based multiple time series association rules analysis, and an approach is presented. The approach is that, firstly finding the frequent segment pattern in the time series by means of clustering, then using the found segment patterns as templates to do the inter-transactional association analysis. We use the data of Chinese stock market from 1997 to 2001 as the test data set to test our approach. The experimental resuits show that the approach is effective. |
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| Keywords: | Time series Association rules Clustering Dynamic time warping |
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