时序规则发现及其算法.pdfVIP

第6期 王 勇等：时序规则发现及其算法 · 23 · 时序规则发现及其算法 王 勇 ．张新政 ，高向军 (1．广东工业大学 自动化学院，广东广州510090：2．广西民族大学 计算机与信息科学学院，广西 南宁530006) 摘 要 ：该技术先把要考察的时间序列转换成子时间序列数据 ，然后对这些子时间序列数据进行挖掘， 从中提 取关联规则。给出了时间序列关联规则的挖掘算法，并举例说明该算法是有效的和可行的。 关键词 ：子时间序列；数据挖掘 ；规则发现 ；算法 中图法分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1001．3695(2005)06．0023．02 Time—S~FJeSRu]esDiscoveryandItsAlgorithm WANGYong ，ZHANGXin—zheng，GAOXiang-jun (1-SchoolofAutomation，GuangdongUniversityofTechnology，GuangzhouGuangdong510090，China；2．SchoolofComputer＆lnformation Science，GuangxiUniversityforNatoinaliteis，NanningGuangxi530006，China) Abstract：Theminingtechniqueistoconvertthetime—seriesdatawaitingforanalysisintoaseriestimesub．seriesdata矗rs￡ ． andthentoexcavatethesetimesub—seriesdataandextracttheimplicitassociationrulesfromthem．Thealgorithm formining time—seriesassociationurlesisgiven．Finally，anexampleisuesdas acasetoillustratethetechniquetobeeffectiveandfeasible ． Keywords：TimeSub—series；DataMining；RulesDiscovery；Algorithm 从经济到工程技术，从天文到地理，几乎在各个领域都会 以接受时，模型就以数学公式的形式确定下来，并用它对未知 遇到时间序列。时间序列是指按时间顺序取得的一系列观测 的时序对象进行预测。由于模型以固定的连续函数表达式表 值。随着信息技术的广泛使用以及人们获取数据手段的多样 示，因而其对未来进行预测只是一种机械性的固定映射关系， 化，人类所拥有的时间序列信息急剧增加，如证券公司拥有大 不具有灵活性。然而现实中的时间序列是非常复杂的，其实 量的股票信息时序数据，环保监测站拥有大量的环境监测时序 际观测值通常是以离散的跳跃式出现，也就是说，时间序列 数据。面对如此海量的时序数据，人们想找到有效的方法或技 的轨迹线是非常复杂的，并不像连续函数所描述的轨迹线那 术来揭示这些数据内部所隐藏的知识或信息。例如股票经纪 么简单，不可能用连续函数来精确地描述其运动轨迹。因而 人想从某一种股票每 日收盘价的历史记录中发现其变化规律， 用连续函数构