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【2h】

Isolation-based conditional anomaly detection on mixed-attribute data to uncover workers' compensation fraud

机译：混合属性数据的孤立的条件异常检测，揭示工人补偿欺诈

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Eugen Stripling; Bart Baesens; Barak Chizi; Seppe vanden Broucke;
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年度 2018
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1. Isolation-based conditional anomaly detection on mixed-attribute data to uncover workers' compensation fraud [J] . Stripling Eugen, Baesens Bart, Chizi Barak, Decision support systems . 2018,第JULa期

机译：基于混合属性数据的基于隔离的条件异常检测，以发现工人的赔偿欺诈
2. On the effectiveness of isolation-based anomaly detection inrncloud data centers [J] . Rodrigo N. Calheiros, Kotagiri Ramamohanarao, Rajkumar Buyya, Concurrency and Computation . 2017,第18期

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3. On the effectiveness of isolation-based anomaly detection incloud data centers [J] . Rodrigo N. Calheiros, Kotagiri Ramamohanarao, Rajkumar Buyya, Concurrency and Computation . 2017,第18期

机译：论孤立基异常检测的有效性云数据中心
4. Uncovering Fraud in Direct Marketing Data with a Fraud Auditing Case Builder [C] . Fletcher Lu European Conference on Principle and Practice of Knowledge Discovery in Databases; 20070917-21; Warsaw(PL) . 2007

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5. Adaptive graph-based algorithms for conditional anomaly detection and semi-supervised learning. [D] . Valko, Michal. 2011

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6. A Review of a Workers’ Compensation Database 2003 to 2013: Patient Factors Influencing Return to Work and Cumulative Financial Claims After Rotator Cuff Repair in Geriatric Workers’ Compensation Cases [O] . Edward Shields, Caroline Thirukumaran, Katia Noyes, 2017

机译：2003年至2013年工人赔偿数据库回顾：影响老年工人赔偿案中的肩袖修复后影响工作重返和累积财务索赔的患者因素
7. A Practical Outlier Detection Approach for Mixed-Attribute Data [O] . Bouguessa Mohamed 2015

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