随着金融市场的不断发展，股票数据的海量增长使得如何高效挖掘其中隐藏的信息成为研究的热点之一。本文专注于基于股票时间序列数据的关联规则挖掘研究，通过对相关文献的综合分析，系统梳理了这一领域的研究进展。股票时间序列数据包含了大量的交易和价格信息，通过关联规则挖掘，我们能够发现不同股票之间潜在的关联关系，为投资决策提供更为全面的信息支持。关联规则挖掘技术的应用将有助于揭示股票市场中隐藏的规律和趋势，为投资者提供更精准的决策参考。