多維度界性資料挖掘—以股市為例

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題名:	多維度界性資料挖掘—以股市為例
作者:	許長裕;Shang-Yu Shu
貢獻者:	資訊管理研究所
關鍵詞:	多維度;跨界性;資料挖掘;股市預測;Inter-Transaction;E-Apriori;EH-Apriori
日期:	2001-07-16
上傳時間:	2009-09-22 15:18:03 (UTC+8)
出版者:	國立中央大學圖書館
摘要:	本研究主要將傳統資料挖掘關連規則技術，延伸至多維度、跨界性兩大性質進行資料挖掘，而所產生的規則亦具有預測的能力。對於多維度界性資料挖掘資料庫的掃瞄次數，仍是演算法上效率的一個瓶頸，故本研究將著重於節省演算法次數，提升演算法效率為主，並將改良後的演算法OP_Apriori運用於台灣股市預測。最後對演算法效率進行比較，以及股市預測結果的進行分析。
顯示於類別:	[資訊管理研究所] 博碩士論文

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