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期货交易数据关联分析

Association analysis on forward business data
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摘要 针对数据挖掘技术在期货交易数据中的应用,通过关联规则分析期货价格和客户行为.首先预处理原始期货交易数据并提取符合挖掘目标的数据,再通过改进的Apriori算法挖掘预处理后的数据.根据用户给定的最小支持度和最小置信度对挖掘结果生成强关联规则,并以文本形式显示.根据简单的规则说明,用户可以很好地理解规则的含义. Aiming at the application of data mining technology on torward business data the forward prices and customers' behaviors are analyzed based on association rules. The original forward business data is preprocessed to get the data agreed with the goal of mining task. And the preprocessed data is mined by the improved Apriori algorithm. The strong association rules are generated through minimum support percent and confident percent given by users and showed in the form of text, which can be well understood by users with the help of some short instructions.
作者 季佳
出处 《计算机辅助工程》 2007年第1期48-51,共4页 Computer Aided Engineering
关键词 数据挖掘 APFIOFI算法 期货价格 客户行为 关联规则 data mining Apriori algorithm forward price customers' behavior association rule
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