【摘 要】
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关于股票准确预测问题,针对股票预测中计算时间复杂度大,数据库操作速度慢等缺点,为提高数据挖掘的速度和效率,提出了一种分割提速法的并行股票预测模型。模型特点采用广播拓
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关于股票准确预测问题,针对股票预测中计算时间复杂度大,数据库操作速度慢等缺点,为提高数据挖掘的速度和效率,提出了一种分割提速法的并行股票预测模型。模型特点采用广播拓扑结构,使用多线程并行计算方法,将计算量平均分配给所有参与计算的计算机,同时又使用网络编程技术实时同步回收结果,从而有效地缩短了股票关联规则的计算时间。实验结果表明,上述方法有效地减少了算法时间复杂度,较大程度地提高了股票预测的效率,从而为股票投资者提供有力的帮助。
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