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数据挖掘是近年来人工智能与数据库领域研究的前沿课题.面对当今金融信息国际化和经济全球化的趋势,金融市场瞬息万变.利用数据挖掘技术对海量数据的金融信息进行挖掘分析,从金融时间序列中发现各种潜在的、有价值的规律性知识具有重要的理论意义和实用价值,是当前的一个重要研究课题.该文对金融时间序列数据挖掘的若干关键算法进行了的研究,重点研究了时间序列的符号化转换和时间列中频繁结构模式的发现算法.