【摘 要】
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针对目前使用静态数据挖掘技术识别可疑金融交易所面临的监测时效性低、数据覆盖面不全的问题,通过分析可疑金融交易的特征,本文提出了基于流数据分类挖掘的可疑金融交易识别
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（70771087）
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针对目前使用静态数据挖掘技术识别可疑金融交易所面临的监测时效性低、数据覆盖面不全的问题,通过分析可疑金融交易的特征,本文提出了基于流数据分类挖掘的可疑金融交易识别算法,即Binary-SADT算法。SADT算法能够动态解决数据流挖掘中的概念漂移,Binary-SADT在SADT的基础上利用二叉排序树处理金融交易数据流中的连续属性,构建并及时更新识别可疑金融交易的分类模型。理论分析和实验结果表明该算法所构建的分类模型符合业内专家总结的可疑金融交易特征,验证了该算法的可行性和有效性。
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