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基于改进的两阶段聚类方法在金融可疑识别中的应用

发布时间:2018-03-17 13:37

  本文选题:层次聚类 切入点:K-means 出处:《统计与决策》2010年05期  论文类型:期刊论文


【摘要】:聚类方法可以有效反映出不同类型客户的行为特征,从而利于识别出可疑交易。文章结合证券公司客户真实交易数据和人工数据,采用Clementine进行建模实现聚类过程,识别出了异常值并计算可疑记录的可疑程度,可为金融情报部门提供高质量的调查数据,有效减缓金融情报部门工作人员的负担。
[Abstract]:The clustering method can effectively reflect the characteristics of different types of customers, in order to identify suspicious transactions. The securities companies of real transaction data and artificial data, using Clementine modeling and Realization of clustering process, identify the abnormal value and suspicious degree of computing suspicious records, can provide high quality survey data for financial intelligence the financial intelligence, effectively reduce the burden on the staff.

【作者单位】: 华东理工大学商学院;
【分类号】:F830

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本文编号:1624973

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