[发明专利]一种基于时间序列的数据挖掘方法及系统

摘要

本发明公开一种基于时间序列的数据挖掘方法及系统，该方法包括：获取设定时间段内的原始事件记录，并根据所述原始事件记录确定一个基础事件类型和M个关联事件类型；生成与所述基础事件类型对应的第一历史时间序列和M个第二历史时间序列；计算所述第一历史时间序列的低频时间序列与每个第二历史时间序列的低频时间序列的关联系数；确定所述关联系数大于第一阈值的K个第二历史时间序列的低频时间序列，并根据所述K个第二历史时间序列的低频时间序列和所述第一历史时间序列的低频时间序列建立预测模型，并根据所述预测模型得到所述基础事件类型的预测值，其中M为正整数，K为不大于M的整数，用以解决现有技术中存在预测结果不够准确的问题。

主权项

一种基于时间序列的数据挖掘方法，其特征在于，该方法包括：获取设定时间段内的原始事件记录，并根据所述原始事件记录确定一个基础事件类型和M个关联事件类型；根据所述原始事件记录生成与所述基础事件类型对应的的第一历史时间序列，并根据所述原始事件记录生成与M个关联事件类型对应的M个第二历史时间序列；对所述第一历史时间序列和所述M个第二历史时间序列进行小波分解，得到所述第一历史时间序列的低频时间序列，以及所述M个第二历史时间序列的低频时间序列；针对每个第二历史时间序列的低频时间序列，计算所述第一历史时间序列的低频时间序列与每个第二历史时间序列的低频时间序列的关联系数；确定所述关联系数大于第一阈值的K个第二历史时间序列的低频时间序列，并根据所述K个第二历史时间序列的低频时间序列和所述第一历史时间序列的低频时间序列建立预测模型，并根据所述预测模型得到所述基础事件类型的预测值，其中M为正整数，K为不大于M的整数。