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基于朴素贝叶斯分类的可疑金融交易识别研究
  • ISSN号：1002-1965
  • 期刊名称：《情报杂志》
  • 时间：0
  • 分类：F830[经济管理—金融学]
  • 作者机构：[1]西安交通大学经济与金融学院,西安710061
  • 相关基金：国家自然科学基金项目（编号：70273034）;西安交通大学“985工程”二期项目“经济社会可持续发展中的金融创新研究”.
作者： 张成虎[1], 高薇[1]
关键词： 反洗钱, 可疑金融交易识别, 数据挖掘, 朴素贝叶斯分类
中文摘要：

随着我国反洗钱活动中大额与可疑交易报告制度的不断完善，面对不断增长的交易报告数据，如何有效地从中检测出可疑交易是当前我国反洗钱工作中面临的核心问题之一。朴素贝叶斯分类是数据挖掘方法的一种，通过对案例数据的训练学习达到对未知类标识的样本分类。基于朴素贝叶斯分类的思想设计了适用于反洗钱中可疑交易识别的贝叶斯分类算法及模型,用数据对该算法进行了实验验证，并提出了与聚类算法相结合的综合运用设想。

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期刊信息
  • 《情报杂志》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:陕西省科学技术厅
  • 主办单位:陕西省科学技术信息研究所
  • 主编：薇子
  • 地址：西安市雁塔路南段99号
  • 邮编：710054
  • 邮箱：qbzz@263.net
  • 电话：029-85529749
  • 国际标准刊号：ISSN：1002-1965
  • 国内统一刊号：ISSN：61-1167/G3
  • 邮发代号:52-117
  • 获奖情况:
  • CSSCI来源期刊、中文核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国人文社科核心期刊,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（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:43855