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Monitoring correlative financial data streams by local pattern similarity

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成果类型:
期刊论文
作者:
Jiang, Tao*;Feng, Yu-cai;Zhang, Bin;Cao, Zhong-sheng;Fu, Ge;...
通讯作者:
Jiang, Tao
作者机构:
[Feng, Yu-cai; Cao, Zhong-sheng; Jiang, Tao; Fu, Ge; Shi, Jie] Huazhong Univ Sci & Technol, Coll Comp Sci & Technol, Wuhan 430074, Peoples R China.
[Zhang, Bin] Hengyang Normal Univ, Dept Comp Sci, Hengyang 421008, Peoples R China.
通讯机构:
[Jiang, Tao] H
Huazhong Univ Sci & Technol, Coll Comp Sci & Technol, Wuhan 430074, Peoples R China.
语种:
英文
关键词:
Data mining;Model;Data streams;Correlation;Local pattern;Pattern similarity
关键词(中文):
财务数据;流模式;相似;测相;时间成本;数据流;开发工具;度量函数
期刊:
浙江大学学报(英文版)A辑:应用物理与工程
ISSN:
1673-565X
年:
2009
卷:
10
期:
7
页码:
937-951
基金类别:
Project (Nos. 2006AA01Z430 and 2007AA01Z309) supported by the National Hi-Tech Research and Development Program (863) of China
机构署名:
本校为其他机构
院系归属:
计算机科学与技术学院
摘要:
Developing tools for monitoring the correlations among thousands of financial data streams in an online fashion can be interesting and useful work. We aimed to find highly correlative financial data streams in local patterns. A novel distance metric function slope duration distance (SDD) is proposed, which is compatible with the characteristics of actual financial data streams. Moreover, a model monitoring correlations among local patterns (MCALP) is presented, which dramatically decreases the computational cost using an algorithm quickly online segmenting and pruning (QONSP) with O(1) time co...
摘要(中文):
为以一种联机方式在几千金融数据流之中监视关联开发工具能是有趣、有用的工作。我们试图高度在本地模式发现关联词金融数据溪流。新奇距离度量标准函数斜坡持续时间距离(SDD ) 被建议,它与实际金融数据流的特征兼容。而且,在本地模式(MCALP ) 之中监视关联的一个模型被介绍,它戏剧性地减少有 O (1 ) 时间的使用一个算法在网上快速分割并且修剪的计算费用(QONSP ) 花费了在每次滴答响 t,和我们的建议新格子结构。试验性的结果证明 MCALP 相对传统的天真的线性扫描技术在性能提供几个数量级的改进并且维持高精确。而且,模型是增长的,可并行化,并且有一快反应时间。

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