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第一章 引言
第一节 金融鬲市场信息化的发展
第二节 金融市场的传统分析方法
第三节 数据挖掘技术的兴起与发展
第四节 本书的研究目的与内容
第二章 时间序列数据挖掘研究及其应用
第一节 时间序列的分段与表示
第二节 时间序列的相似性度量
第三节 时间序列的关联规则挖掘
第四节 时间序列的聚类分析
第五节 时间序列挖掘在金融鬲行业的应用
第三章 金融时间序列的分段与表示
第一节 时间序列的分段与表示方法
第二节 金融时间序列的特性
第三节 基于重要极值点特征的分段表示法
第四节 三种极值点分段法的实验对比与分析
第五节 本章小结
第四章 金融时间序列的相似性度量
第一节 时间序列的相似性度量方法
第二节 分层的动态时间弯曲相似性度量方法
第三节 改进的分层动态时间弯曲相似性度量方法
第四节 基于事件的时间序列相似性度量方法
第五节 本章小结
第五章 金融时间序列的关联规则分析
第一节 关联规则的基本知识
第二节 基于O-Aproiri算法的多元时间序列跨事务关联规则挖掘
第三节 基于滑动挖掘区间的动态关联规则挖掘算法
第四节 本章小结
第六章 金融时间序列的聚类分析
第一节 聚类方法介绍
第二节 基于改进的分层动态时间弯曲技术的聚类
第三节 基于事件相似性度量的层次聚类
第四节 基于形态特征的数据流聚类
第五节 本章小结
第七章 金融股票时间序列的预测
第一节 预测算法描述
第二节 股票时间序列的预测实例
第三节 股票时间序列的预测效果评价
第四节 本章小结
第八章 结论
参考文献
附录
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