动态演化规则挖掘与主动财务报告模式研究

高阶规则反映由数据直接归纳形成的规则（一阶规则）的动态演化规律。高阶规则分析是时态数据挖掘领域一个亟待解决的重要问题。在现实环境下，这个问题就更加突出。本项目研究自动、持续时态数据挖掘的理论和应用方法，试图采用基于粒度计算的方法解决实时跟踪、发现事物动态演化规律（高阶规则）的问题，探索智能化的经营活动监控机制，进而构建全新的主动财务报告模式。主要研究内容包括：持续时态数据挖掘过程的形式化理论模型和体系结构、高阶数据挖掘的形式和方法、领域知识与挖掘过程的融合，以及主动财务报告模式的技术框架和技术支持。这些问题的研究解决，有助于进一步完善数据挖掘理论，构造有效的高阶规则分析算法，加速已有挖掘技术的实用化。同时，这些成果的应用将为财务报告模式创新奠定坚实基础，为有效规避企业财务风险提供科学依据和技术支持。