DAY-BY-DAY行为数据集上基于图的特异群组挖掘

• 作者: 孙婧 马剑青
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: DAY-BY-DAY 特异群组 行为挖掘 欺诈检测
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 所属期刊栏目: 数据库技术
• 页码范围: 218-221
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 5473字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2013.12.057

摘要

行为挖掘是数据挖掘中一个重要的问题。特异群组挖掘是指在一个大部分数据对象不具有相似行为的数据集中，发现那些具有相似性或共同特征的对象形成的群组，称之为特异群组，因此特异群组具有的少对象、高聚集的特征。在医保基金实际运营中，一种称之为“一致骗保行为”的就医欺诈行为就表现出特异群组的特征。常规的聚类等方式不适用于对特异群组的分类，通过构建数据对象的特异邻接图并对其进行稀疏化处理，将特异群组搜索对应到特异邻接图的最大完全子图搜索上，给出一种基于图的特异群组挖掘算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙婧	复旦大学计算机科学与技术学院	26	209	4.0	14.0
2	马剑青	复旦大学计算机科学与技术学院	1	1	1.0	1.0