在金融市场的数据分析中，股票交易数据的关联规则挖掘是揭示不同股票价格变动间可能存在的逻辑关系和依赖性的重要技术手段。在传统数据挖掘中，由于数据量大、维度高和计算复杂度大，因此难以高效地在多元股票时间序列中进行跨事务的关联规则挖掘。传统的技术，例如基础和技术分析可以提供投资者预测股票价格的工具，但这些技术往往不能发现所有股票之间可能存在的复杂关系，因此需要更先进的方法进行深入分析。
关联规则挖掘是数据挖掘领域的一个重要研究方向，其目的是为了从大量数据中发现项目之间的有趣关系和频繁模式。关联规则最早由Agrawal等人提出，并且随后出现了多种改进算法。关联规则挖掘算法的核心思想是通过分析大量的交易记录，找出同时出现的项目集，以形成支持度和置信度等统计概念上的规则。这些规则通常用于市场篮分析、库存管理、生物信息学等领域。
FP树（频繁模式树）是一种用于存储频繁项集的树形结构，FP树算法是由Han等人提出的一种高效的频繁项集挖掘算法，它利用树形结构和递归方法来发现频繁项集，比传统的Apriori算法具有更高的效率。FP树算法通过构建一棵特殊的树，来压缩数据集，并保留了项集的关联信息，通过递归地挖掘这棵树，可以高效地找出所有频繁项集。
跨事务关联规则挖掘是对传统关联规则挖掘的扩展，它不仅关注同一事务或序列中的频繁项集，而且关注不同事务之间的关联关系。这对于金融市场分析来说尤其重要，因为金融市场交易数据通常是按时间序列进行记录的，而且投资者往往关心不同股票间价格波动的跨时间关联性。在多元股票时间序列的跨事务关联规则挖掘中，我们可以分析在不同时间点上记录的多笔交易数据，从而发现例如特定股票价格变动与后续不同股票价格变动之间的关联规则。
例如，在上述论文中提到的规则R1、R2和R3，这些规则揭示了X和Y股票价格变动与Z股票价格变动之间的跨时间序列关系。这些规则可以用来帮助投资者或商人作出更为明智的决策。尤其是R3这样的规则，提供了以当天为轴心，与不同交易类型中的不同项目集相关的重要信息，这类规则在现有框架内难以被发现，但是通过本文提出的InterTARM框架则可以被高效地挖掘。
InterTARM（Inter-transaction Association Rules Mining，跨事务关联规则挖掘）框架，是基于FP树技术的一种新方法。该方法利用高效的预处理技术、剪枝技术和有效的数据结构来高效地挖掘事务间的关联规则。与传统的挖掘方法相比，InterTARM通过实时数据集的处理，能够更有效地处理大规模和高维度的数据集，发现那些传统方法难以捕捉的跨时间序列的复杂关联规则。
跨事务关联规则挖掘利用了滑动窗口技术，可以在时间序列数据上动态地分析和挖掘股票价格的变动规则。滑动窗口技术是一种在流数据处理中常用的技术，通过设定窗口大小，从数据流中提取一系列连续的数据段进行处理分析，能够动态地捕捉到最近一段时间内的数据模式，对于实时分析和预测金融市场趋势具有重要意义。
剪枝技术是数据挖掘中常用来提高效率、避免过拟合的重要手段之一。在关联规则挖掘过程中，通过剪枝操作可以剔除那些不满足最小支持度阈值的频繁项集，降低搜索空间，提高挖掘效率。
跨事务关联规则挖掘是现代金融市场分析中不可或缺的工具，特别是基于FP树技术的挖掘方法，能够有效地分析和处理大规模、高维的交易数据，发现那些传统方法难以捕捉的跨时间序列的复杂关联规则，为投资者和商人提供深度分析和决策支持。
