符号方法在数值数据挖掘中的应用：金融应用中的关系技术
摘要：金融数据挖掘目前主要采用统计和人工神经网络方法。替代的关联（符号）数据挖掘方法已在机器人技术、药物设计和其他应用领域证明了其有效性。传统上，关联方法在具有重要非数值（符号）知识的领域中占主导地位，如机器人导航中的相对位置。乍一看，股市预测似乎是一个纯粹与符号方法无关的数值领域。我们的主要目标之一是展示金融时间序列可以从基于符号方法的关联数据挖掘中获益。本文概述了关联数据挖掘方法论，并发展了这些技术以应用于金融数据挖掘。
作者：B. Kovalerchuk, E. Vityaev, H. Yusupov
论文ID：cs/0208022
分类：Computational Engineering, Finance, and Science
分类简称：cs.CE
提交时间：2007-05-23