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基于关联规则的审计特征智能提取的应用研究

专 业: 计算机软件与理论
关键词: 审计特征 关联规则挖掘 数据预处理 XML 领域知识
分类号: TP301
形 态: 共 69 页 约 45,195 个字 约 2.162 M内容
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内容摘要


随着数据库技术和网络技术的快速发展,企事业单位相继构建本单位的数据库应用系统和Intranet环境,日积月累,各个企事业单位均存储了大量的数据。

如何有效利用这些海量数据并从中发现以前未知的、潜在的、有用的知识和规则,正是数据挖掘研究的课题。

数据挖掘的这一功能也符合审计的需要,基于数据挖掘的审计成为审计领域的一个研究热点。

1.本文是海关联网审计平台CNAP的重要组成部分和核心技术之一,以CNAP为背景,提出了一个基于关联规则的审计特征智能提取应用模型ARAC,该模型主要解决业务事务模式生成中的异构数据预处理和基于关联规则的审计特征智能提取的问题。

2.本文引入XML作为异构数据的描述,解决异构数据间集成的问题,在此基础上进行数据预处理,本文设计了将领域知识应用于ARAC数据预处理的模型和算法,然后利用基于最大向前访问路径的事务模式识别算法形成准确率较高的事务模式。

3.本文对经典Apriori算法进行研究,根据Apriori算法存在的问题,提出了一种基于二进制形式的候选频繁项目集生成算法B - Gen LK-1和相应的计算支持数算法B - Calculate-countC..……

全文目录


中文摘要
1 引言
1.1 课题来源和研究意义
1.2 研究现状及热点
1.2.1 计算机审计的研究现状
1.2.2 当前计算机审计的研究热点
1.2.3 关联规则挖掘在审计领域中应用的现状
1.3 本文的研究内容
1.4 本文的组织结构
2 相关技术研究
2.1 关联规则挖掘
2.1.1 关联规则的问题描述
2.1.2 关联规则的分类
2.1.3 经典Apriori 算法
2.1.4 Apriori 算法难点问题
2.2 审计特征研究
2.3 本章小结
3 基于关联规则的审计特征智能提取应用模型
3.1 海关联网审计平台CNAP简介
3.2 ARAC 模型详解
3.2.1 ARAC 设计背景
3.2.2 问题描述
3.2.3 ARAC 模型体系结构
3.2.4 ARAC 模型要解决的问题
3.3 ARAC 中的审计应用流程
3.4 本章小结
4 审计特征智能提取的数据预处理
4.1 用XML 实现ARAC 的审计数据集成
4.2 ARAC 的数据预处理模型
4.3 应用领域知识于数据预处理中
4.3.1 领域知识的概念
4.3.2 领域知识的分类表示
4.3.3 领域知识在数据预处理中的应用
4.4 ARAC 数据预处理实现的主要方法
4.4.1 数据选择与抽象
4.4.2 业务的识别
4.4.3 生成目标数据
4.5 生成业务事务模式
4.5.1 业务事务模式的概念
4.5.2 业务事务模式的识别
4.6 本章小结
5 利用关联规则挖掘实现特征智能提取应用
5.1 Apriori 算法改进
5.1.1 主要定义与有关性质
5.1.2 候选频繁项目集的生成
5.1.3 项目集支持数的计算
5.2 由频繁项集生成关联规则
5.3 关联规则综合评价指标体系的建立
5.4 由审计特征实现审计应用
5.5 本章小结
6 相关实验
6.1 系统实现简介
6.2 关联规则挖掘行为模板审计过程
6.3 数据挖掘结果举例
6.4 算法分析及与相关算法的比较
6.4.1 频繁项目集生成算法分析
6.4.2 关联规则生成算法分析
6.5 本章小结
7 总结与展望
7.1 论文主要工作总结和结论
7.2 进一步的研究工作
参考文献

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中图分类: > TP301 > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 一般性问题 > 理论、方法

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