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应用时态关联规则模型和时态事件空间，提出了一种单事件周期时态关联规则挖掘算法，并对其进行了可行性分析和复杂性分析。该算法通过挖掘不同时间间隔下的时态关联规则，能较好地处理非拐点的邻接点的趋势分布特征的挖掘，完整地挖掘时态数据趋势分布特征。最后，将该算法应用到股票数据的趋势挖掘中，得到了满意的实验结果。