金融时序数据蕴含着丰富的市场信息,有效挖掘其中的频繁模式对于预测市场趋势、防范金融风险具有重要意义。然而,金融时序数据具有高噪声、高维度的特点,传统频繁模式挖掘算法难以有效应用。

针对上述问题,重点研究面向金融时序数据的快速频繁模式挖掘算法。首先,对金融时序数据进行预处理,降低噪声干扰并提取关键特征;其次,设计高效的频繁模式挖掘算法,降低算法时间复杂度,提高挖掘效率;最后,通过实验验证所提算法在金融时序数据集上的有效性和效率。

的研究成果预期能够为金融市场分析提供新的技术支持,推动金融风险防控和智能决策的发展。