【摘 要】
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近年来,从大量的历史数据中发现和提取有价值的知识成为人工智能的一个新的领域,其研究主要集中在分类、聚类和关联等方面,近年来有关时态约束的KDD研究成为热点之一,国内外
【机 构】
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湖南湘潭大学信息工程学院计算机系,湘潭,411105
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近年来,从大量的历史数据中发现和提取有价值的知识成为人工智能的一个新的领域,其研究主要集中在分类、聚类和关联等方面,近年来有关时态约束的KDD研究成为热点之一,国内外已经取得了一些成果.本文将研究一类基于时态约束的属性状态之间的时态关联问题,它适用于发现有限个属性之间的状态按时间的关联性的一类问题,如发现股票价格、市场营销、天气变化等规律,在现实生活中,多事件发生导致另事件发生情况是普遍存在的,例如一只股票A,发现在5月份1天中价格下降,并成交量不变后紧接第3天内至少有一天价格上升的发生规则:(A股票,价格下降)∧(A股票,成交量不变)5月→(A股票,价格上升)3.本文对于建立时态数据采掘的理论及其应用具有重要的意义.
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