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这是一篇2008年6月的硕士毕业论文,详细的介绍了基于时间序列的数据挖掘算法在股票数据的分析和预测。其中在多元时间序列跨事物关联规则分析高效处理算法optimize基础上改进,用二维时间模式进行分析。

这是一篇2008年1月的硕士毕业论文，介绍了关联规则算法在金融数据中的应用。详细介绍了Apriori算法的改进，引入hecker确信因子过滤无效规则。采用了一种新的股票数据预处理算法进行预处理。最后对上交所的部分股票数据进行分析，验证了有效性。

对于数据库中数据量较大的情况，Apriori算法在搜索频繁项集和挖掘强关联规则的过程中，会导致算法扫描数据库和挖掘频繁项集过程中系统IO压力过大，算法性能较低等不足。文章提出了一种改进的快速Apriori算法，通过一次全局扫描来验证从样本中发现的模式，来压缩迭代次数。如果一个k-项集的(k-1)-子

weka是一款由Waikato大学研究的基于Java的用于数据挖掘和知识发现的开源项目,其中集成了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法,包括对数据进行预处理、关联规则挖掘、分类、聚类等,并提供了丰富的可视化功能。同时,由于其是一款开源软件,所以也可以用于数据挖掘的二次开发和算法研究。文章介绍了利用开

基于文本内容的垃圾邮件过滤程序，VC++6.0， 利用贝叶斯算法进行中文文本分类，过滤垃圾邮件