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金融網(wǎng)絡(luò)頻繁鏈路發(fā)現(xiàn)算法

發(fā)布時間:2021-12-19 15:12
  隨著各種非法金融活動的泛濫,從金融網(wǎng)絡(luò)中發(fā)現(xiàn)犯罪線索的分析研究越來越引起學(xué)者的重視。對銀行賬戶交易數(shù)據(jù)的特點進行了詳細(xì)分析,建立了銀行賬戶交易網(wǎng)絡(luò)通用模型。在此基礎(chǔ)上,為解決金融實體之間關(guān)系強度的評估問題,提出了雙向活躍邊搜索計算方法。為了還原犯罪組織的資金流動方式,提出了深度可控的廣度優(yōu)先頻繁鏈路發(fā)現(xiàn)方法。在真實銀行數(shù)據(jù)上的實驗證明,上述方法能有效解決同伙預(yù)測和資金追蹤問題。 

【文章來源】:網(wǎng)絡(luò)與信息安全學(xué)報. 2019,5(05)

【文章頁數(shù)】:8 頁

【文章目錄】:
1 引言
2 相關(guān)工作
    2.1 銀行賬戶交易網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
    2.2 雙向活躍邊搜索計算
3 頻繁鏈路發(fā)現(xiàn)
4 實驗和結(jié)果分析
    4.1 實驗環(huán)境
    4.2 數(shù)據(jù)集
    4.3 算法分析
5 結(jié)束語


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于概率圖的銀行電信詐騙檢測方法[J]. 劉梟,王曉國.  計算機科學(xué). 2018(07)
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[3]大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)非法傳銷網(wǎng)絡(luò)[J]. 李艷麗,劉陽,謝文波,羅秀,徐騰,翁先正,馬國彬,尚杰,許海泉,鄧先暉,康麗,侯麗霞,陳端兵,周濤.  大數(shù)據(jù). 2017(05)
[4]基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的可疑金融交易識別研究[J]. 孫景,陳婧,萬紅.  數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用. 2013(04)
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[6]基于交易網(wǎng)絡(luò)特征向量中心度量的可疑洗錢識別系統(tǒng)[J]. 喻煒,王建東.  計算機應(yīng)用. 2009(09)
[7]基于AI技術(shù)的反洗錢系統(tǒng)設(shè)計[J]. 張成虎,李時.  中國金融電腦. 2005(03)



本文編號:3544640

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