【摘 要】
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数据挖掘与挖掘主题以及相应的数据特征密切相关.该文首先通过对挖掘主题及数据特征的分析,提出了面向主题的概念和面向主题的数据挖掘建模思路.针对金融危机预警、股票行情
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数据挖掘与挖掘主题以及相应的数据特征密切相关.该文首先通过对挖掘主题及数据特征的分析,提出了面向主题的概念和面向主题的数据挖掘建模思路.针对金融危机预警、股票行情预测和入侵检测分析三个研究领域,根据对应的三项挖掘主题和不完整性数据、异构时序数据以及弱频繁集数据三种数据特征,分别构建了相应的挖掘过程模型与具体实现算法.在金融危机预警研究中,数据挖掘旨在从众多的经济和金融指标数据中发现内在的金融危机诱因.由于指标数据具有多维性和不完整性,需要引入知识发现与知识合成推理的方法来凸现和展延数据中隐含的规律.金融危机预警研究中的挖掘主题是从不完整性指标数据中发现指标之间的相互关联与影响关系,形成可推理的知识,据以预测会否发生金融危机.挖掘过程由数据预处理、规则挖掘以及规则推理与预测三个前后衔接的子过程构成.在各个子过程中,分别设计和实现了合适的算法.
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