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摘要:
随着医保制度的不断完善,医保覆盖率的不断扩大,医保基金的正常运转已经与人民大众的切身利益密切相关.然而,频繁就医、分解住院和异常费用支出等欺诈行为的频繁发生,极大地威胁着医保基金的正常运转.本文先使用随机森林的方法分病种进行特征选择,然后通过基于Clustering-Based Local Outlier Factor (CBLOF)的方法以及改进的CBLOF方法检测异常的结算费用.同时通过基于规则的方法检测频繁就医和分解住院行为.通过在真实医保结算数据上进行实验,实验结果证明了方法的可行性和有效性.最后,本文给出了医保基金监督平台的系统框架,通过该平台对透视分析的结果进行可视化展示.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于混合方法的医疗欺诈行为检测
来源期刊 华东师范大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 异常检测 局部异常因子 CBLOF 分解住院
年,卷(期) 2017,(5) 所属期刊栏目 用户行为分析
研究方向 页码范围 125-137
页数 13页 分类号 TP311
字数 9471字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-5641.2017.05.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 潘松松 华东师范大学计算机科学与软件工程学院 2 3 1.0 1.0
2 张伟佳 华东师范大学计算机科学与软件工程学院 2 5 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
异常检测
局部异常因子
CBLOF
分解住院
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
华东师范大学学报(自然科学版)
双月刊
1000-5641
31-1298/N
16开
上海市中山北路3663号
4-359
1955
chi
出版文献量(篇)
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