基于聚类算法的金融交易离群点识别

• 作者: 刘梦冬 常宇星 张高煜 彭兰舒 李欣月 袁顺捷
• 来源期刊: 电子技术
• 关键词: 可疑金融交易识别 聚类算法 离群点 金融交易监控系统
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 电子技术研发
• 页码范围: 24-28
• 页数: 5页
• 字数: 4652字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0755.2016.01.006

摘要

随着国家经济的逐渐发展，金融交易活动日渐频繁，交易产生的数据复杂而数量庞大，使得检测洗钱交易的进行变得困难，寻找能以较高准确度在海量数据中检测可疑金融交易算法成为关键。而洗钱金融交易行为相较于正常金融交易而言，发生的概率小且随机性强，处于与正常交易孤立的“离群”状态。针对这一特点，本文将在国内外现在有的关于金融可疑交易数据检测的研究基础上，提出建立在完整金融交易监控系统上的以聚类算法为基础的金融交易离群点检测算法，实现可疑金融行为的识别。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张高煜		17	52	5.0	6.0
2	常宇星		3	7	2.0	2.0
3	李欣月		3	11	2.0	3.0
4	彭兰舒		1	3	1.0	1.0
5	袁顺捷		1	3	1.0	1.0
6	刘梦冬		1	3	1.0	1.0