声明
第一章 绪论
1.1研究背景及意义
1.2 研究现状
1.2.1 国内医保欺诈检测研究现状
1.2.2 国外医保欺诈检测研究现状
1.2.3 现有研究不足之处
1.3 研究内容
1.4 组织结构
第二章 相关理论及技术
2.1实时流数据计算引擎Flink
2.2中间件技术
2.2.1 消息传输中间件Kafka
2.2.2 数据采集中间件
2.3微服务与服务组件化
2.3.1 Spring Boot与Spring Cloud
2.3.2 服务组件化
2.4 本章小结
第三章 医保欺诈行为实时检测领域分析
3.1 领域问题分析
3.2 医保欺诈行为实时检测
3.2.1 医疗事件流数据处理
3.2.2 实时检测识别
3.2.3 医保欺诈实时检测数据可视化
3.3 功能分析
3.4 本章小结
第四章 医保欺诈实时检测可视化系统设计
4.1 系统总体设计
4.1.1 系统架构
4.1.2 技术架构
4.2 流数据集成设计
4.2.1 实时数据仓库分析
4.2.2 实时数据仓库架构
4.2.3 流数据存储模型
4.2.4 流数据预处理
4.3 算法集成设计
4.4 可视化设计
4.4.1 数据可视化原理
4.4.2 可视化数据传输
4.4.3 可视化交互及深度钻取
4.5 系统应用集成设计
4.5.1 应用运行框架流程
4.5.2 应用功能集成
4.6 本章小结
第五章 关键技术实现
5.1 流数据采集与传输的实现
5.1.1 微ETL流程
5.1.2 多Agent数据实时收集
5.2 实时在线检测的实现
5.2.1基于行为模式聚类的门诊医保数据欺诈识别
5.2.2 基于复杂事件行为的终端医保数据欺诈检测
5.3 实时可视化交互实现
5.3.1 配置节点编程
5.3.2 不同欺诈检测场景的切换
5.3.3 不同区域欺诈数据的切换
5.3.4 不同欺诈嫌疑人欺诈详情的切换
5.4 功能集成模块的实现
5.4.1 数据流监控
5.4.2 流计算任务运行监控
5.4.3 可视化接口稳定性监控
5.5本章小结
第六章原型系统实现及性能分析
6.1环境与部署
6.1.1 关键服务部署
6.1.2 测试集群环境
6.2核心模块功能实现
6.2.1 功能实现
6.2.2 性能测试
6.3本章小结
第七章总结与展望
7.1工作总结
7.2展望
参考文献
致谢
硕士期间研究成果
江苏大学;
