2003年时态数据挖掘：基于频繁项集的方法与应用

本文探讨了一个基于频繁项集的时态数据挖掘算法，针对时间序列数据中的知识发现问题提供了一种新颖的方法。首先，作者引入了频繁项集关联规则的基础概念，包括其定义、支持度和置信度等关键性质。这些规则在传统数据挖掘中扮演着至关重要的角色，它们帮助识别数据中的模式和趋势。 接着，文章进一步定义了基于时态约束的关联规则，这是一种特殊的关联规则，它考虑了事件或数据随着时间的变化情况。作者对这类规则的定义进行了详细的阐述，并对其相关性质如时态支持度和时态置信度进行了深入分析。这种规则挖掘能够捕捉到数据随时间演变的动态特性，对于诸如商品销售和股票价格等领域具有重要意义。 在实际应用中，作者提出了一种算法，旨在从时态数据库中挖掘具有时态约束的最大频繁项集，从而生成时态关联规则。这个过程涉及到数据预处理、频繁项集的搜索、以及对时态规则的有效生成。通过这种方式，研究人员能够利用这些规则进行实时的业务决策，比如预测商品销售趋势或股票价格波动。 最后，作者举例说明了该算法在股票数据分析中的应用，展示如何通过时态关联规则挖掘来发现有价值的市场信息，如短期和长期趋势、买入和卖出信号等。这种方法不仅提高了决策的准确性，还为金融市场的实时监控提供了强大的工具。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于提出了一种结合时态约束与频繁项集的数据挖掘方法，为处理和分析时序数据中的复杂模式提供了新的视角和实用技术。这对于理解和预测动态环境下的商业行为和经济活动具有重要的理论价值和实践意义。