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基于两阶段聚类的洗钱行为识别

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摘要

通过改进层次聚类和k-means聚类,建立两阶段聚类方法.采用两阶段聚类识别出异常点并得到高质量的聚类结果.结合证券公司客户真实交易数据和人工数据,使用Clementine进行建模从而实现聚类过程,识别出异常值并计算可疑记录的可疑程度,为金融情报部门提供了高质量的调查数据.

著录项

来源
《计算机工程》 |2010年第15期|60-6265|共4页
作者
吴玉霞; 牟援朝;
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作者单位

华东理工大学商学院;

上海;

200237;

华东理工大学商学院;

上海;

200237;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工） ;
关键词
层次聚类 ; k-means聚类 ; 数据挖掘; 可疑交易 ; 洗钱 ;

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