基于数据流频繁子图挖掘的可疑金融交易动态识别

发布时间：2017-11-04 06:21

  本文关键词：基于数据流频繁子图挖掘的可疑金融交易动态识别

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【摘要】：目前,我国基于交易上报制度和静态数据挖掘的可疑金融交易识别方法存在着监测覆盖面窄、识别时效性差两大瓶颈问题。一种可行的改进是在现有方法中引入对可疑金融交易的动态识别,其中需解决的关键问题是如何及时有效地从大规模动态数据集中发现相应的可疑交易特征。设计一种基于数据流频繁子图挖掘的可疑关联特征动态识别算法,并用实验证明该算法的可行性和有效性。
【作者单位】： 西安交通大学经济与金融学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(70771087) 教育部社科规划项目(12YJA790184) 教育部人文社会科学研究规划项目(10YJA790165)
【分类号】：F832;F224
【正文快照】： 1引言可疑金融交易识别是反洗钱工作的前导基础和关键环节[1,2]。然而,我国目前的可疑金融交易识别方法却因识别对象主要针对上报的大额和可疑交易数据,以及识别执行过程严重受制于目前的交易上报制度,存在着识别覆盖面狭窄,和洗钱线索发现周期长,时效性差两大瓶颈问题,严重

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本文编号：1138205