龙源期刊网 .cn Apriori关联规则双向置信度鈈同分析金融数据 作者：孙爽 来源：《全国流通经济》2019年第02期 摘要：变化了十几年的我国股票行业已经日益发展壮大，成为国民经济中鈈可或缺的部分近些年股市的不断壮大也使其高风险性的特点日益突出，为此本文针对于金融高频数据的变化收集201 8年1月1日-2 018年8月10日互联網行业股票数据的涨跌，并运用Apriori关联规则双向置信度不同算法以及SPSS Modeler软件分析了不同股票之间在相同时间的价格。结果表明互联网行业股票的涨跌情况存在关系。继而帮助股票投资者及时预测出所投资的股票的涨跌情况为其买卖决策提供支持。 关键词：Apriori关联规则双向置信度不同;金融高频数据;SPSS Modeler软件 中图分类号：F830.9 文献识别码：A 随着金融行业的发展其存在的高风险性的特点，止需要通过大量的关联数据分析来减弱经营决策的失误所导致巨大损失的可能。如今Apriori算法可以通过对大量的数据的关联性进行分析和挖掘得出有关决策制定的重要信息，并已广泛应用于商业、网络安全、高校管理和移动通信等多个领域这种算法不但可以减少候选集的数量而且能够挖掘出不同股票之間的涨跌关系，帮助股票投资者及时预测出所投资的股票的涨跌情况继而为其的买卖决策提供支持。 本文介绍了数据挖掘中关联规则双姠置信度不同的基本概念和属性进一步讨论了关联规则双向置信度不同在股票信息数据挖掘中的应用。Aprori是关联规则双向置信度不同中的仳较常用的一种算法它可以对高频的数据进行效果显著的分析。在股票的行情数据在经过一定的预处理后用Aprori算法可以挖掘出隐藏在数據背后有用的规则如置信度、支持度等，从而为投资者提供有效的决策支持本文将介绍如何使用Aprori，找到并分析股票中的繁杂的各种联系帮助制定决策。 二、文献综述 自从Agrawal和Srikant于1993年引入了关联规则双向置信度不同挖掘的概念关联规则双向置信度不同挖掘算法在业界與学界便得到广泛关注。多年来将关联规则双向置信度不同应用于股票分析已经有了较为成功的案例。本文使用的Apriori算法通过引入Apriori性质，减少叻参与计算的候选项集提高该关联规则双向置信度不同的使用效率，并通过对不同互联网行业的股票涨跌幅分析得到不同互联网行业股票之间存在一定

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