基于MFI-TransSW算法的股票依赖性研究

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基于MFI-TransSW算法的股票依赖性研究

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基于MFI-TransSW算法的股票依赖性研究

论文目录
摘要	第1-4 页
ABSTRACT	第4-7 页
1 绪论	第7-11 页
· 数据流挖掘的研究背景和意义	第7-9 页
· 数据流挖掘的国内外研究现状	第9-10 页
· 本文研究的主要内容	第10-11 页
2 数据流挖掘综述	第11-31 页
· 数据挖掘的简介	第11-17 页
· 数据挖掘的定义	第11 页
· 数据挖掘的过程	第11-13 页
· 数据挖掘的任务	第13-15 页
· 数据挖掘的应用	第15-17 页
· 数据流挖掘的简述	第17-31 页
· 数据流的概念和模型	第17 页
· 数据流的特点	第17-18 页
· 数据流管理系统	第18-19 页
· 数据流挖掘模型	第19-20 页
· 流数据与静态数据的区别	第20-22 页
· 数据流的算法和常用技术	第22-31 页
3 MFI-TransSW 算法综述	第31-39 页
· MFI-TransSW算法简介	第31-32 页
· MFI-TransSW 问题定义	第31-32 页
· 位序法	第32 页
· MFI-TransSW 在线挖掘频繁项集	第32-39 页
· 位序表示频繁项	第33 页
· MFI-TransSW的窗口初始化阶段	第33-34 页
· MFI-TransSW的窗口滑动阶段	第34-35 页
· MFI-TransSW的频繁项集生成阶段	第35-39 页
4 MFI-TransSW算法在股票行情分析中的应用	第39-55 页
· 股票模式依赖挖掘的MFI-TransSW算法	第40-49 页
· 股票数据流之间的相关性计算	第40-43 页
· 条件规则的创建	第43-45 页
· 概要数据结构	第45-47 页
· 置信度和支持度的计算方法	第47-48 页
· 模式依赖挖掘算法写入数据库算法	第48-49 页
· 实例分析	第49-55 页
· 股票数据流相关性计算	第50-51 页
· 股票模式依赖预测	第51-55 页
5 结论与展望	第55-57 页
· 结论	第55 页
· 研究的创新点	第55-56 页
· 不足与展望	第56-57 页
参考文献	第57-61 页
致谢	第61 页

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