股票时间序列数据关联规则挖掘研究综述

股票市场的动态变化一直以来都备受关注，对于投资者和研究人员而言，如何从庞大的股票时间序列数据中提取有用的信息成为一个具有挑战性的课题。本文聚焦于基于股票时间序列数据的关联规则挖掘研究，旨在深入探讨相关文献的综合情况。股票市场中的时间序列数据包括了大量的交易和价格信息，通过关联规则挖掘，我们可以发现这些数据之间的潜在关联关系，为投资决策提供更多参考依据。关联规则挖掘是一种通过发现数据集中项之间的关联性而获得的数据挖掘技术，它可以帮助我们理解股票市场中不同股票之间的相互影响和变化趋势。