基于朴素贝叶斯分类的可疑金融交易识别研究

摘要：

随着我国反洗钱活动中大额与可疑交易报告制度的不断完善,面对不断增长的交易报告数据,如何有效地从中检测出可疑交易是当前我国反洗钱工作中面临的核心问题之一.朴素贝叶斯分类是数据挖掘方法的一种,通过对案例数据的训练学习达到对未知类标识的样本分类.基于朴素贝叶斯分类的思想设计了适用于反洗钱中可疑交易识别的贝叶斯分类算法及模型,用数据对该算法进行了实验验证,并提出了与聚类算法相结合的综合运用设想.

关键词：反洗钱、可疑金融交易识别、数据挖掘、朴素贝叶斯分类

所属期刊栏目：25

分类号：F8(财政、金融)

资助基金：国家自然科学基金70273034;面向21世纪教育振兴行动计划（985计划）

在线出版日期：2006-12-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：46-47,51