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文档摘要

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交易序列数据挖掘：方法、应用与挑战的深度剖析

一、引言

1.1研究背景与意义

在数字化时代，随着信息技术的飞速发展，各行业的交易活动日益频繁，交易数据规模呈现出爆炸式增长态势。无论是金融领域的股票、期货交易，还是电商平台的商品买卖，亦或是传统零售业的日常销售，每时每刻都在产生海量的交易数据。这些数据不仅数量庞大，其数据类型也丰富多样，涵盖结构化数据如交易金额、交易时间等，以及非结构化数据如客户评价、市场动态等。

面对如此规模巨大、类型繁杂的交易数据，如何从中提取有价值的信息，成为了企业和研究人员关注的焦点。交易序列数据挖掘技术应运而生，它旨在从交易数据中发现潜在的模式、趋势和规律，为商业决策