下载本文档
版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领
文档简介
基于关联规则与孤立点的信息舞弊特征识别研究的开题报告1.研究背景及意义信息舞弊指的是对于大数据集中的某条或者某几条数据进行篡改、删除、伪造等行为，从而达到欺骗的目的。信息舞弊不仅仅是企业、组织、政府等单位面临的风险，也是个人面临的风险。信息舞弊行为可能导致财务风险、商业风险、信任风险等，对个人的社会声誉和信誉造成巨大损失。在信息舞弊行为中，往往会出现规律性的行为模式，例如某些数据经常被删除、某些数据总是出现异常等。基于这些规律性，可以通过关联规则挖掘、孤立点分析等方法，实现在大数据量中快速、准确地进行信息舞弊检测。因此，本研究拟结合关联规则和孤立点分析方法，研究信息舞弊的特征识别技术，为预防和控制信息舞弊提供有力支撑。2.研究目标与内容本研究的目标是基于关联规则与孤立点的方法，实现信息舞弊特征识别，包括以下三个内容：（1）针对大数据集中的异构性、空间性等特点，选择适合的数据处理方法进行数据处理和预处理。（2）基于关联规则挖掘技术，挖掘具有关联性的行为模式，识别可能存在的信息舞弊情况。（3）利用孤立点分析方法，识别异常数据，并结合关联规则进行深度分析，实现对信息舞弊的准确检测和识别。3.研究方法本研究将结合关联规则挖掘、孤立点分析等方法，具体实现步骤如下：（1）原始数据预处理。针对原始数据的异构性、空间性等特点，采用数据标准化、数据降维、特征选择等方法进行预处理。（2）关联规则挖掘。利用Apriori算法、FP-growth算法等关联规则挖掘方法，挖掘出具有关联性的数据行为模式。（3）孤立点分析。利用局部异常因子（LOF）算法、凸包检测等孤立点分析方法，识别出数据中的异常点。（4）特征识别与分析。根据挖掘出的关联规则和识别出的孤立点，结合专家知识进行特征识别和分析，初步判断是否存在舞弊情况。（5）舞弊检测。将识别出的舞弊特征进行整合分析，结合其他信息进行舞弊检测。4.研究预期成果本研究的预期成果包括以下方面：（1）探索了信息舞弊特征的识别技术，提出了基于关联规则与孤立点的检测方法。（2）结合实际数据，验证了该方法的有效性和可行性。（3）为企业、组织、政府等单位提供信息舞弊预防和控制的技术支撑。5.研究计划（1）第一年：研究信息舞弊特征识别的基本方法和关键技术，实现关联规则和孤立点分析的算法实现和应用。（2）第二年：针对大规模数据集合的舞弊检测问题，设计分布式的信息舞弊检测算法，并利用实际数据进行测试和分析
温馨提示
- 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
- 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
- 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
- 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
- 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
- 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
- 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
评论
0/150
提交评论