摘要
尽管洗钱模式复杂多变,但洗钱行为在整个金融活动中只占有极少的比例,这给监测洗钱交易增加了难度。作为数据挖掘重要方法之一的孤立点分析是在大数据集中发现有趣小模式的有效方法。文章提出了一种适用于可疑外汇资金交易识别的孤立点检测方法,可以持续地从大量的日常交易中发现极少数的与正常交易显著不同的异常交易。从孤立点分析角度,提出了基于非频繁模式挖掘思想和概念漂移处理的混合属性空间上时间序列孤立点检测方法;从可疑金融交易识别的角度,提出了对每天持续动态产生的海量金融交易数据进行分析的一种新思路。
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2010年第18期26-29,共4页
Statistics & Decision
作者简介
孙景（1963-），女，陕西西安人，硕士，副教授，研究方向：金融数据分析。
