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结合SOM的关联规则挖掘研究
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:《计算机工程与应用》
  • 时间:0
  • 分类:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]南京审计学院信息科学学院,南京210029
  • 相关基金:江苏省公共工程审计重点实验室开放课题(No.20201201213);江苏省审计信息工程重点实验室开放课题(No.AIE201205);国家自然科学基金(No.70971067,No.71271117).
中文摘要:

为了实现在海量数据中的审计线索的快速发现,通过数据挖掘FMA算法对被审数据和审计专家经验库进行关联规则快速提取;再利用自组织神经网络改良CLARANS算法对审计专家经验库抽取的规则划分出相似规则群;然后通过对被审单位关联规则集合和专家经验的相似规则群进行相对强弱、趋近率和价值率的比较,最终得到审计线索集合。

英文摘要:

In order to achieve the audit trail of the massive data quickly found through data mining FMA algorithms to quickly extract trial data and audit expertise library association rules;re-use of self-organizing neural network improved CLARANS algorithm to extract audit expertise library divide a similar rule base rules;then by trial set of association rules and expert experience similar rules group relative strength, the approach value and the different rate of comparing the resulting set of audit trail.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
  • 地址:北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
  • 邮编:100083
  • 邮箱:ceaj@vip.163.com
  • 电话:
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:97887