混合马尔科夫预测模型及其在反洗钱中的应用研究

• 作者: 李栋才 李玉华 李瑞轩 毕威
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 混合马尔科夫模型 预测 聚类 关联规则 反洗钱
• 年，卷（期）: 2011,（7）
• 所属期刊栏目: 数据库与数据挖掘
• 页码范围: 170-174
• 分类号: TP311
• 字数: 7460字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2011.07.038

摘要

反洗钱中的一个重要问题是预测可疑账户未来可能发生的交易.马尔科夫模型在股票、商品价格、市场占有率等经济领域的预测中具有广泛的应用,但单一的马尔科夫模型的预测准确性有待提高.提出一种结合数据挖掘中聚类、关联规则和低序马尔科夫模型的混合马尔科夫模型,并在模型的建立过程中基于置信度进行剪枝以降低时间复杂度,最后将该模型用于预测反洗钱领域中账户之间的交易.实验表明,该模型具有较高的预测准确性,并在预测准确性和时间复杂度两者之间取得了较好的平衡.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李瑞轩	华中科技大学计算机学院	99	1574	21.0	34.0
2	李玉华	华中科技大学计算机学院	40	353	11.0	17.0
3	李栋才	华中科技大学计算机学院	2	34	2.0	2.0
4	毕威	华中科技大学计算机学院	1	15	1.0	1.0