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テンプレートにもとづく時系列データからの相関ルールマイニングシステム

机译:基于模板的时间序列数据关联规则挖掘系统

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摘要

相関ルールマイニングを用いた知識発見の技術は,すでに多くの場面で適用されているが,解決すべき課題も残されている[1,2].大量に発見されるルールから,真に有効な知識のみを取り出す技術開発もその1つである.本研究の特徴は2つある.第1には,発見すべき知識の一部をユーザがヒントとして与え,それに関係する相関ルールのみを選択的に発見するようにして,発見されるルール数の爆発を防ぐ方法を提供している.次に,本研究は,株価などの時系列データを対象としているため,時系列データ上でパターンを取り扱う技術を開発し,それに基づく相関ルールマイニングを実現している.
机译:利用关联规则挖掘的知识发现技术已经在很多场合得到了应用,但是仍然有待解决的问题[1,2],从大量发现的规则中真正有效,其中之一就是技术的发展。仅提取知识本研究有两个特点:首先,用户将要发现的部分知识作为提示,只有与之相关的关联规则被有选择地选择,我们提供了一种防止知识爆炸的方法。接下来,由于本研究针对股票价格等时间序列数据,因此我们对时间序列数据的模式进行处理,我们开发了一种技术,并在此基础上实现了关联规则挖掘。

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