基于改进的Apriori算法和遗传算法的股市挖掘模型
何云峰
泉州医学高等专科学校 泉州362100
摘要：经典的关联规则挖掘算法——Apriori算法需要多次扫描数据库和过多的IO接口操作,费时费力.采用空间换时间的思路对其进行了改进.同时因为Apriori算法挖掘出的关联规则存在误导规则和弱关联规则等问题,而能够进行全局求解的遗传算法正好能够解决该问题,使用加入理解度概念的遗传算法对用改进的Apriori算法挖出的关联规则再次挖掘.之后,这种复合模型被应用到我国现阶段股市中,挖掘出了大量、实用的关联规则,对买卖股票起着良好的指导作用.
关键词：Apriori算法遗传算法关联规则中国股市挖掘模型
分类号：TP301(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 454-458 )
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