頻繁子圖挖掘算法及其在洗錢模式發(fā)現(xiàn)中的應用研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、由于金融帳戶之間的交易所天然具有的轉入、轉出方式,具有相互交易的一個交易團體的交易數(shù)據通過轉入帳戶和轉出帳戶之間的關聯(lián),形成了一個交易的網絡,可以非常直觀的用圖的方式進行描述。根據金融反洗錢研究表明,洗錢交易存在各種各樣的模式,對應于交易網絡圖,即圖模式。采用頻繁子圖挖掘的方法可以發(fā)現(xiàn)洗錢交易的頻繁使用的模式。
  分析表明,金融交易網絡可以用有向加權圖模型來表示。用節(jié)點表示帳戶,邊表示交易,方向表示帳戶之間的資金轉移方向,權值依

2、據交易信息來設定??紤]金融交易背景十分復雜,選取其中關鍵的幾個屬性如金額、企業(yè)類型相關度、交易地區(qū)進行規(guī)約,轉化為交易邊的權值。
  現(xiàn)有的頻繁子圖挖掘算法多數(shù)是針對無向帶標號圖的挖掘,對有向圖、圖模式的挖掘較少。圖的模式是指具體節(jié)點標號不同但是結構相同的圖抽象為統(tǒng)一的表示方式,而現(xiàn)有子圖挖掘算法將同一個模式的標號不同的具體子圖視為不同的模式。基于模式增長的mSpan頻繁模式挖掘算法通過最小擴展得到一個最小邊權值編碼和一個抽象節(jié)點

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