时态数据挖掘研究进展

摘要：

@@ 在现实生活中,大量数据集之中的数据都带有时间特征.时态数据随处可见,遍及经济、气象、通信、医疗等等多个领域.股市每日(或月)指数、交换机的每小时的业务量、某一患者的脑电波和Web页的日访问量,这些都是比较常见的例子.对这些时态数据进行分析,从中获取蕴含的系统演化规律,从而完成对系统的未来行为的预测,具有重要的价值和意义.

机标关键词：数据挖掘、时态数据、价值和意义、演化规律、系统、未来行为、时间特征、业务量、数据集、脑电波、交换机、访问量、指数、预测、医疗、通信、气象、经济、获取、患者

所属期刊栏目：29

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：高等学校博士学科点专项科研项目98069923

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：124-126,103