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《數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在銀行反洗錢(qián)領(lǐng)域中的應(yīng)用研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、密紐洳}：蟲(chóng)淳碩士學(xué)位論文⑦論文題目塑攔揎擅拉壟在±墾塹匡進(jìn)熊塑基蟲(chóng)鮑廛劇盟囂作者姓名指導(dǎo)教師學(xué)科(專業(yè)所在學(xué)院提交日期———上L—』量———————————J塑越址—堂燕————一吐墨丑應(yīng)坦止噩也措堂皇控盎生睦———塑盟j氈』L——————一{掃i江人學(xué)碗上學(xué)位論文摘要數(shù)據(jù)挖掘(DataMining，簡(jiǎn)稱DM)是近年來(lái)人工智能、數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用等領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。目前，DM的研究涵蓋了多個(gè)領(lǐng)域的多種知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法，已經(jīng)能夠發(fā)現(xiàn)時(shí)間序列規(guī)則、關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類規(guī)則、聚類規(guī)則等多種知識(shí)類型。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的成熟和迅猛發(fā)展，基于wEB的DM也是最新的熱門(mén)研究領(lǐng)域。本文的研究?jī)?nèi)容著重于DM在銀行反洗錢(qián)中的應(yīng)用這
2、一課題。目前銀行己積累了大量的客戶交易數(shù)據(jù)，但對(duì)于數(shù)據(jù)的使用主要仍是結(jié)構(gòu)化查詢和統(tǒng)計(jì)，對(duì)于DM在金融中的應(yīng)用，也只針對(duì)客戶關(guān)系管理、分析和預(yù)鋇9金融市場(chǎng)等有限的幾個(gè)范圍。而另一方面，洗錢(qián)活動(dòng)同益猖獗，嚴(yán)重威脅全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展和國(guó)家安全，這一問(wèn)題已經(jīng)愈發(fā)顯得突出和急需解決，但反洗錢(qián)技術(shù)手段仍顯落后，對(duì)金融犯罪的打擊還處于人為干預(yù)階段，仍末見(jiàn)有成熟的DM技術(shù)應(yīng)用于其中。本文目的是研究DM在反洗錢(qián)領(lǐng)域中的應(yīng)用，探索一個(gè)適用于反沈錢(qián)的洗錢(qián)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，促進(jìn)反洗錢(qián)自動(dòng)化的研究與發(fā)展。本文首先簡(jiǎn)要介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展歷程及發(fā)展趨勢(shì)，接著從技術(shù)分析的角度對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的主要技術(shù)?決策樹(shù)分類作了一個(gè)綜合的介紹，
3、文中主要討論了具有代表性的算法ID3決策樹(shù)算法，分析并指出了其主要優(yōu)缺點(diǎn)。最后，我們運(yùn)用該算法設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了洗錢(qián)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，通過(guò)挖掘分析得到評(píng)估洗錢(qián)風(fēng)險(xiǎn)的規(guī)則集，并指出了今后進(jìn)一步的研究方向。關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)挖掘，反洗錢(qián)。lD3算法浙江大學(xué)碩上學(xué)位論文Ab8hactAbstractDataMining(DM矗”sho喲isbecom曲gahot3potinAnificialIlltelligcnce蛐dDatab髂edomain．Sof亂researchonDMhascoveredseveraldomainsandte曲IIliques，sⅦchastimesequellcerules，assoc
4、iationrules，alldclassmcationnlles．WimthempiddevelopmentofInt唧et，礬鈾DMis“sobecominganewhotresearchfield．msdissertationfocuseson也eapplicationofDMinAJl虹一MoneyLaund鰣ng．Bankshaveaccumulatedamassoftransfhrccordss證ce山eyusedcomputertodeal，butt1]loserccordsaremainlyusedinsimplequeryandstatistic．Applicationof
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