企业关联交易图的离群点挖掘研究

赵晓永; 赵熙岑

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发现异常的企业关联交易是审计的重要任务之一.但目前企业之间的关联交易构成了复杂的交易图,传统审计方法在如此繁杂的数据中发现异常的难度越来越大.对企业关联交易图的离群点挖掘进行了研究,分析了关联交易图数据的特点,根据这些特点对rPCA、CMGOS和One-class SVM三种离群点挖掘算法进行了对比,并提出了一种采用密度峰值聚类DPC来改进的CMGOS算法.实验表明,One-class SVM算法作为一种数据新颖性检测方法,不适于异常企业关联交易挖掘场景;而企业关联交易数据的节点属性对依赖性的影响,rPCA算法与CMGOS算法较适合于企业关联交易图离群挖掘,改进后的CMGOS算法检测离群点的效果得到了较好的提升.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2019年第2期|9-13|共5页
作者
赵晓永; 赵熙岑;
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作者单位

北京信息科技大学信息管理学院;

北京100192;

北京信息科技大学信息管理学院;

北京100192;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类编译程序、解释程序;
关键词
关联交易; 图数据; 密度峰值; 离群挖掘;

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