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大數(shù)據(jù)時(shí)代基于DBSCAN聚類方法的審計(jì)抽樣

發(fā)布時(shí)間:2017-08-25 13:18

  本文關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù)時(shí)代基于DBSCAN聚類方法的審計(jì)抽樣


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【摘要】:高度信息化的大數(shù)據(jù)時(shí)代,導(dǎo)致企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)產(chǎn)生大量、分散、復(fù)雜的會(huì)計(jì)數(shù)據(jù),在審計(jì)全覆蓋無(wú)法實(shí)現(xiàn)的情況下,審計(jì)抽樣的質(zhì)量至關(guān)重要。針對(duì)現(xiàn)有審計(jì)抽樣問(wèn)題,本文提出了在已有的審計(jì)領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)的基礎(chǔ)上,建立審計(jì)樣本與審計(jì)目標(biāo)的關(guān)聯(lián)規(guī)則,并利用DBSCAN聚類算法對(duì)審計(jì)抽樣關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行聚類,接著對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行新穎度評(píng)價(jià),篩選出高價(jià)值聚類結(jié)果存入審計(jì)領(lǐng)域知識(shí)庫(kù),實(shí)現(xiàn)審計(jì)領(lǐng)域知識(shí)的積累和再利用。最后,運(yùn)用審計(jì)實(shí)例對(duì)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行分析。
【作者單位】: 重慶理工大學(xué);
【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)審計(jì) 抽樣聚類關(guān) 聯(lián)規(guī)則
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào):71201179) 教育部人文社會(huì)科學(xué)基金青年項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào):12YJC630025) 重慶市教委科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目資助(批準(zhǔn)號(hào):KJ1400905) 重慶理工大學(xué)財(cái)會(huì)研究與開(kāi)發(fā)中心科研創(chuàng)新重大項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào):14ARC101);重慶理工大學(xué)研究生創(chuàng)新基金項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào):YCX2015105)
【分類號(hào)】:F239.1
【正文快照】: 21世紀(jì)是一個(gè)高度信息化的大數(shù)據(jù)時(shí)代,信息經(jīng)濟(jì)和知識(shí)經(jīng)濟(jì)占據(jù)了主導(dǎo)地位。企業(yè)為了提高管理水平,信息化應(yīng)用越來(lái)越深入已經(jīng)成為企業(yè)管理與業(yè)務(wù)運(yùn)行的神經(jīng)系統(tǒng)。云會(huì)計(jì)(程平,2011)等AIS系統(tǒng)雖然能夠幫助企業(yè)獲取與其經(jīng)營(yíng)活動(dòng)相關(guān)的各種結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非機(jī)構(gòu)化的數(shù)據(jù),但是

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

1 潘玲玲;張育平;徐濤;;核DBSCAN算法在民航客戶細(xì)分中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)工程;2012年10期

2 吳貞珍;黃建華;;DBSCAN聚類算法在異常檢測(cè)中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)安全;2007年08期

3 ;[J];;年期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前8條

1 馬帥;宋國(guó)杰;唐世渭;楊冬青;王騰蛟;;基于單元?jiǎng)澐值腄BSCAN聚類算法[A];第十九屆全國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集(技術(shù)報(bào)告篇)[C];2002年

2 朵春紅;王翠茹;;基于取樣的DBSCAN聚類算法及其遺傳優(yōu)化[A];第一屆中國(guó)高校通信類院系學(xué)術(shù)研討會(huì)論文集[C];2007年

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8 曹晶;周水庚;范曄;周傲英;;數(shù)據(jù)分區(qū):一種改善基于密度的聚類算法的方法[A];第十六屆全國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];1999年

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1 陸穎華;基于局部敏感哈希的DBSCAN算法研究[D];南京信息工程大學(xué);2015年

2 汪洋;采用DBSCAN聚類的自適應(yīng)步長(zhǎng)細(xì)菌覓食算法[D];南京師范大學(xué);2015年

3 羅啟福;基于云計(jì)算的DBSCAN算法研究[D];武漢理工大學(xué);2013年

4 吳林敏;針對(duì)非均勻數(shù)據(jù)集的DBSCAN過(guò)濾式改進(jìn)算法[D];重慶大學(xué);2009年

5 虞倩倩;基于數(shù)據(jù)劃分的DBSCAN算法研究[D];江南大學(xué);2013年

6 黃毅磊;DBSCAN算法及在城市網(wǎng)格化管理中的應(yīng)用[D];上海交通大學(xué);2010年

7 孫思;利用遺傳思想進(jìn)行數(shù)據(jù)劃分的DBSCAN算法研究[D];重慶大學(xué);2005年

8 許慧;基于數(shù)據(jù)分區(qū)和QR*樹(shù)的并行DBSCAN算法研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2007年

9 王雅光;基于Hadoop平臺(tái)的DBSCAN算法應(yīng)用研究[D];廣東工業(yè)大學(xué);2013年

10 李靜;結(jié)合蟻群算法與基于劃分的DBSCAN聚類算法的研究[D];東北師范大學(xué);2011年

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本文編號(hào):736963

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