基于相似度的离群模式发现模型

• 作者: 卢正鼎 王琼
• 来源期刊: 华中科技大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 离群点 离群模式 知识集 相似度
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 页码范围: 22-24,27
• 页数: 4页
• 分类号: TP182
• 字数: 3362字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-4512.2005.01.008

摘要

提出了基于相似度的离群模式发现模型,该模型主要利用知识属性集分析离群点,既能够处理离群点的数值属性,又能够处理其类别属性;通过组间相似度从中发现离群模式,不仅回避离群点数量少的缺陷,还利用了离群点的隐含语义.给出了在银行结售汇交易数据上进行的实验分析结果,模型发现了某地区的3个可疑模式,该结果为金融犯罪分析提供有利线索;利用不同子空间角色划分,可以发现个人、地区等不同对象间的异常资金流动;模式发现算法具有线性时间复杂度,在实际应用中具有较好的性能.结果表明模型能检测出可疑资金流动序列,为反洗钱工作提供有意义的线索.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢正鼎	华中科技大学计算机科学与技术学院	264	3116	25.0	39.0
2	王琼	华中科技大学计算机科学与技术学院	37	147	5.0	11.0