计算机科学 ›› 2007, Vol. 34 ›› Issue (3): 201-204.
• 计算机网络与信息安全 • 上一篇 下一篇
陈云开 孙小林 马君华
出版日期:
发布日期:
基金资助:
CHEN Yun-Kai ,SUN Xiao-Lin ,MA Jun-Hua （School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science＆Technology, Wuhan 430074）
Online:
Published:
摘要： 目前，反洗钱成为世界各政府机构关注的热点领域。本文从技术角度探讨了外汇领域的洗钱侦测系统及其关键算法的实现。首先，描述了我国第一个外汇反洗钱侦测系统的架构；然后提出了一个以语义核心树SCT（Semantic Core Tree）为基础的增量概念聚类算法。该算法能解决以下问题：1）能处理海量数据集；2）能处理分类和数值型混合的数据集；3）能够清楚地解释聚类结果，使得结果易于理解。该算法已在反洗钱框架下实现并投入使用。
关键词: 反洗钱系统 数据挖掘 增量概念聚类 语义核心树 分类属性
Abstract: At present, anti-money laundering has become a hot topic of the entire world. From the point of view of technique, this paper discusses a money-laundering detection system for administration of foreign exchange and one of its key algorithms. It first give
Key words: Anti-money laundering system, Data mining, Incremental conceptual clustering, Semantic core tree, Categorical
陈云开 孙小林 马君华. 外汇领域的洗钱侦测系统及关键算法研究[J]. 计算机科学, 2007, 34(3): 201-204. https://doi.org/
CHEN Yun-Kai ,SUN Xiao-Lin ,MA Jun-Hua （School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science＆Technology, Wuhan 430074）. [J]. Computer Science, 2007, 34(3): 201-204. https://doi.org/
0 / / 推荐
导出引用管理器 EndNote|Reference Manager|ProCite|BibTeX|RefWorks
链接本文: https://www.jsjkx.com/CN/
https://www.jsjkx.com/CN/Y2007/V34/I3/201
Cited
首页