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申请/专利权人：南京财经大学

摘要：本发明公开了一种时间序列数据挖掘方法及系统，涉及数据挖掘技术领域。采集时间序列，时间子序列中每一时间子序列为任意股票交易数据进行时间序列压缩后的数据；使用动态时间窗口将时间子序列划分为多个时间段，对每一时间段进行动态加权得到对应目标时间子序列；根据各目标时间子序列和用户终端输入的预设资金额进行频繁项目集挖掘，确定预购入股票组合与各股票对应分配资金作为数据挖掘结果。通过采集终端可以在前端对股票交易数据进行时间序列压缩保持时间序列数据的数据特征的同时降低了整体数据量可以提高数据挖掘的有效性，云端服务器在后端基于时间对时间序列数据进行加权修正各时间段数据对挖掘结果的影响可以提高数据挖掘的可靠性。

主权项：1.一种时间序列数据挖掘方法，其特征在于，所述方法应用于云端服务器，方法包括:接收数据采集终端发送的历史时间段内的时间序列；所述时间序列包括多个时间子序列，每一时间子序列为所述采集终端采集证券市场的任意股票交易数据进行时间序列压缩后的数据；针对每一时间子序列，使用动态时间窗口将该时间子序列划分为多个时间段，对该时间子序列的每一时间段进行动态加权得到对应目标时间子序列；所述动态时间窗口滑动的窗口大小同时改变；根据各目标时间子序列和用户终端输入的预设资金额进行频繁项目集挖掘，确定预购入股票组合与各股票对应分配资金作为数据挖掘结果；将所述数据挖掘结果发送至所述用户终端；所述动态时间窗口的起始点为该时间子序列的最近时刻的数据点，向最远时刻的数据点移动方向，所述动态时间窗口下一周期的窗口大小为当前周期的窗口大小的一倍，所述动态时间窗口当前周期的移动步长为当前周期的窗口大小；对该时间子序列的每一时间段进行动态加权得到对应目标时间子序列包括:根据每一时间段分割时所述动态时间窗口的窗口大小，对该时间段的子序列进行下采样，得到采样子序列；将各采样子序列压缩到相同长度大小，组合得到对应目标时间子序列；根据各目标时间子序列和用户终端输入的预设资金额进行频繁项目集挖掘，确定预购入股票组合与各股票对应分配资金作为数据挖掘结果包括：根据各目标时间子序列确定各对应股票的交易量，依据交易量将各目标时间子序列进行排序得到第一排名表；根据各目标时间子序列确定各对应股票的盈利损益，依据盈利损益将各目标时间子序列进行排序得到第二排名表；根据所述第一排名表、所述第二排名表和用户终端输入的预设资金额进行频繁项目集挖掘，确定预购入股票组合与各股票对应分配资金作为数据挖掘结果；根据所述第一排名表、所述第二排名表和用户终端输入的预设资金额进行频繁项目集挖掘，确定预购入股票组合与各股票对应分配资金作为数据挖掘结果包括：去除所述第一排名表中买卖比小于预设比值的股票，得到正第一排名表，去除所述第二排名表中盈利损益为负数的股票，得到正第二排名表；以平均买卖比为横坐标以盈利损益为纵坐标建立二维坐标系，根据所述正第一排名表与所述正第二排名表确定各股票在二维坐标系的坐标；计算各坐标到到原点的距离，根据距离确定预购入股票组合；根据用户终端输入的预设资金额确定所述预购入股票组合中各股票对应分配资金作为数据挖掘结果。

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百度查询： 南京财经大学 一种时间序列数据挖掘方法和系统