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数据挖掘技术近年来被广泛用于时间序列分析,时间序列挖掘技术主要包括关联分析、序列分析、分类分析、聚类分析和异常检测等五类。由于金融领域的时间序列具有一些重要的特征,因此将各种挖掘方法与金融时间序列的特征,以及各种传统的时间序列分析模型相结合,是目前金融时间序列挖掘领域的研究热点。
金融领域时间序列挖掘技术研究
【摘 要】
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数据挖掘技术近年来被广泛用于时间序列分析,时间序列挖掘技术主要包括关联分析、序列分析、分类分析、聚类分析和异常检测等五类。由于金融领域的时间序列具有一些重要的特
【机 构】
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东南大学经济管理学院,南京信息工程大学经济管理学院
【出 处】
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东南大学学报(哲学社会科学版)
【发表日期】
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2007年05期
【基金项目】
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江苏省教育厅高校哲学社会科学研究指导项目“中国证券市场主要指数多标度分形相似性研究”(07SJD790052)成果之一
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