关联规则算法在股票分析预测中的应用研究



关联规则算法在股票分析预测中的应用研究

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关联规则算法在股票分析预测中的应用研究

论文目录
中文摘要	第1页
英文摘要	第4-7页
第一章绪论	第7-16页
· 研究背景	第7-15页
· 数据挖掘的产生与发展	第7-8页
· 数据挖掘的概念	第8-9页
· 数据挖掘的研究现状	第9-10页
· 数据挖掘分析方法	第10-11页
· 关联规则问题的提出	第11-12页
· 关联规则挖掘的应用及发展前景	第12-13页
· 关联规则挖掘问题的国内外研究现状	第13-15页
· 本文的组织结构	第15页
· 本章小结	第15-16页
第二章关联规则挖掘的基本理论	第16-30页
· 关联规则的基本概念	第16-17页
· 关联规则的分类	第17-22页
· 根据所处理值的类型分类	第17-18页
· 根据所涉及的抽象层分类	第18-20页
· 根据所涉及的数据维分类	第20-21页
· 根据对关联规则的不同扩充分类	第21-22页
· 关联规则挖掘的步骤	第22页
· 经典算法Apriori 算法	第22-27页
· Apriori 算法频繁项集的生成	第22-26页
· 由频繁集产生关联规则	第26-27页
· 几种改进算法	第27-29页
· 改进算法的局限性	第29页
· 本章小结	第29-30页
第三章关联规则算法 Apriori 的不足	第30-34页
· Apriori 算法的不足	第30-31页
· 几种改进方法	第31页
· 改进算法存在的不足	第31-32页
· 规则的可导出性	第32-33页
· 本章小结	第33-34页
第四章 Apriori 算法的改进	第34-44页
· 算法改进的理论基础	第34-38页
· Heckerman-确信因子	第34-36页
· HK-CF 的新发现	第36页
· 可导出性的推广	第36-38页
· 新的规则定义	第38-40页
· 改进算法的基本思想	第40页
· 改进算法的描述	第40-42页
· 实验结果	第42-43页
· 本章小结	第43-44页
第五章改进算法在股票分析预测中的应用	第44-55页
· 股市的传统分析方法	第44-47页
· 基本分析和技术分析方法概述	第44-45页
· 经济统计学方法	第45-47页
· 股票数据	第47-48页
· 数据预处理	第48-51页
· 算法应用	第51-53页
· 分析预测	第53-54页
· 本章小结	第54-55页
第六章结论	第55-56页
参考文献	第56-61页
致谢	第61-62页
在学期间发表的学术论文和参加科研情况	第62-63页
详细摘要	第63-71页

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