一种挖掘股票数据有效关联规则的算法

摘要

从股票数据分析的实际应用出发，分析了经典Apriori算法的不足，主要从主观有效角度，考虑股票分析用户对规则的使用率，深入研究推导证明有意义的定理，提出了新的规则定义，在新的规则定义基础上，对规则生成的过程进行了改进以简化了生成过程并约简了规则，提出了新的算法，将规则分为五级规则，充分考虑了股票数据特点和规则使用的特性，从而可从股票数据获得有效、完整的关联规则。最后，进行了实际验证，充分证明了算法是合理有效的。