时间序列预测与关联规则的维护

摘要：

@@ 1 引言
数据开采技术已经引起了国际上人工智能和数据库专家学者的强烈关注,其核心就是要从庞大的数据集里发现知识,为人们管理、决策提供科学依据,而对关联规则的发现一直是数据开采的热门话题,从A-gawal首先提出Agriori算法以来,产生和改进了许多有效的算法和模型[1].然而,不得不面临的一个现实问题是,面对海量数据以及数据自身、之间复杂的关系、数据集随时间不停地变化、不同时期的数据集之间的联系,怎样才能正确地维护、继承已经开采出来的规则,以期发现更多、更准确的知识.本文在关联规则的维护中,运用时间序列对事件进行预测[2],并把预测结果用于关联规则的改进,起到了更好的维护关联规则的作用.

机标关键词：时间序列预测、关联规则、维护、数据集、数据开采、专家学者、发现知识、预测结果、现实问题、算法、人工智能、开采技术、海量数据、序列对、数据库、运用、事件、模型、科学、决策

所属期刊栏目：28

分类号：TP31(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部现代远程教育关键技术与支撑服务系统和天地网结合项目

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：67-68,73