基于聚类方法的审计分层抽样算法研究

• 作者: 夏锋 彭鑫 赵文耘
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 聚类 审计抽样 分层抽样 K-means算法
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 14-16
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 4550字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2008.01.006

摘要

针对审计抽样中最复杂的抽样算法一分层抽样,从数据挖掘中"聚类"的角度出发,较好地运用了聚类思想于审计抽样的分层抽样算法之中,为该算法的实现提供了一种新的解决方案.AICPA39没有为分层抽样提供具体的实现方式,国内的学者曾从统计学角度有过实现,将从计算机科学角度实现方法与统计学实现方法进行分析比较,这是对分层抽样算法实现的有益新探索.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭鑫	复旦大学计算机科学与工程系	96	641	15.0	19.0
2	赵文耘	复旦大学计算机科学与工程系	154	1327	20.0	28.0
3	夏锋	复旦大学计算机科学与工程系	1	15	1.0	1.0