Mining Sequential Pattern in Financial Time Series Data
金融时间序列频繁模式挖掘算法①

针对金融时间序列数据库信息，提出一种时间序列频繁模式自动发现算法，该算法首先构造投影树，然后采用深度优先策略遍历投影树，挖掘出所有最长频繁模式，实验结果表明，该算法成功地挖掘出满足约束的频繁序列，在相同条件、不同支持度情况下,取得了与传统AprioriAll方法相同的规则集，而运行效率优于AprioriAll方法。