一种时序关联规则挖掘算法的研究与实现

董 辉，方 晓，方跃胜

（1.亳州职业技术学院信息工程系 ，亳州236800；2.安徽水利水电职业技术学院电子信息工程系，合肥231603）

0 引言

数据挖掘是致力于对各类海量数据集进行分析和理解，以发现数据内部所蕴含知识的过程，而关联规则挖掘一直都是数据挖掘领域的一项重要研究内容，也是数据挖掘技术中的一个研究热点，其主要目标是发现数据中项目之间的相关联系，研究成果被广泛应用于商业、金融、电信等领域［1］。在数据挖掘的各类对象数据集中，有一类数据集的数据之间存在着时间上的关系，是按时间顺序取得的一系列相互关联的观测值，它们反映了某个事务或事件随着时间变化的状态，其状态可以用实数值或符号来表示，此类数据被称为时间序列，简称时序。如果该数据序列是连续的，称之为连续时序；否则称为离散时序。本文主要研究时序值为实数的时间序列，即传统狭义时序。在各个领域中，时序是普遍存在的，并且随着信息技术发展以及人们获取数据手段的多样化，人类所拥有的时序信息急剧膨胀，如证券公司拥有的大量股票信息时序数据、交通路口实时影像数据、医疗设备脑扫描数据等都可看作是时序。在这些海量的时序数据中，隐藏着大量的知识或信息急需我们来获取。因此，研究、探索新技术或方法，有效地从这些复杂的海量时序中挖掘潜在的有益知识和信息，具有重要的理论价值和现实意义，是知识发现（KDD）中的重要分支之一［2］。……