基于加权K-均值和PSO算法的医保欺诈检测研究

• 作者: 刘伟 彭涛 黄阳
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: K-均值 粒子群优化 权重指标评价函数 聚类 医保欺诈
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 页码范围: 197-199
• 页数: 3页
• 分类号: TP3

摘要

随着经济的发展,越来越多的人参与医疗保险,享受到医保福利,但医保欺诈却给医疗保险基金带来了巨大的损失。针对传统的医保欺诈检测耗时长、效率低的问题,提出一种结合粒子群算法的加权K-均值的算法,从近30万条医疗记录中检测出疑似欺诈的记录。加权的K-均值算法将不同的属性赋予不同的权重值,为了得到一组根据数据的特性所得的权重值,引进权重指标评价函数CFuzziness（w）。当权重指标评价函数取极小值时,得到最优的权重值。采用粒子群优化算法来求解最优的权重值。聚类问题中簇类数目通常由用户确定,文中则用一种评估聚类的标准来确定最优的聚类数目。实验证明,算法不仅检测效率较高,还避免了主观评价对于检测的影响。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘伟	湖南中医药大学信息科学与工程学院	82	281	8.0	14.0
2	黄阳	湖南中医药大学信息科学与工程学院	14	6	1.0	1.0
3	彭涛	湖南中医药大学信息科学与工程学院	3	1	1.0	1.0