• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文会议>International Workshop on Intelligence and Security Informatics(WISI 2006); 20060409; Singapore(SG) >Country Corruption Analysis with Self Organizing Maps and Support Vector Machines
【24h】

Country Corruption Analysis with Self Organizing Maps and Support Vector Machines

机译：自组织图和支持向量机的国家腐败分析

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

During recent years, the empirical research on corruption has grown considerably. Possible links between government corruption and terrorism have attracted an increasing interest in this research field. Most of the existing literature discusses the topic from a socio-economical perspective and only few studies tackle this research field from a data mining point of view. In this paper, we apply data mining techniques onto a cross-country database linking macro-economical variables to perceived levels of corruption. In the first part, self organizing maps are applied to study the interconnections between these variables. Afterwards, support vector machines are trained on part of the data and used to forecast corruption for other countries. Large deviations for specific countries between these models' predictions and the actual values can prove useful for further research. Finally, projection of the forecasts onto a self organizing map allows a detailed comparison between the different models' behavior.
机译：近年来，关于腐败的实证研究已经大大增加。政府腐败与恐怖主义之间可能的联系已引起人们对该研究领域的日益关注。现有的大多数文献都是从社会经济的角度讨论这个话题的，只有极少数的研究从数据挖掘的角度探讨了这个研究领域。在本文中，我们将数据挖掘技术应用于将宏观经济变量与感知的腐败程度联系起来的跨国数据库。在第一部分中，使用自组织图来研究这些变量之间的相互关系。之后，对支持向量机进行部分数据训练，并用于预测其他国家的腐败情况。对于特定国家/地区，这些模型的预测与实际值之间的较大偏差可能对进一步研究很有用。最后，将预测投影到自组织图上可以对不同模型的行为进行详细比较。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号