多元时间序列中跨事务关联规则分析的高效处理算法

用挖掘跨事务关联规则的方法分析多元时间序列，可以找到序列中不同采样点观察值之间相互影响的关系。本文为实现这一目的，提出一种新的分析方法：es—apriori。此方法通过减少数据库扫描次数，优化内存分配，能够高效地分析多元时间序列之间的关联规则。试验表明，用此方法分析中国证券市场的股票时间序列非常有效。