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基于离群数据挖掘的计算机审计 被引量:4

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摘要 目前,广泛应用并能简单处理大规模数据集的离群数据挖掘算法主要有基于聚类方法、基于距离方法和基于密度方法等几种;基于离群数据挖掘的计算机审计在操作上一般分为数据的采集、数据的准备、建立离群数据挖掘模型等四个步骤;基于离群数据挖掘方法在审计中的应用,有利于帮助审计人员发现异常的交易或事项,快速确定审计重点,提高审计效率。
出处 《南京审计学院学报》 2009年第2期62-66,共5页 journal of nanjing audit university
基金 江苏省高校自然科学基金资助项目(06KJD520093)
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参考文献5

二级参考文献19

  • 1[1]Keim D A. Visual Database Exploration Techniques. Proc. Tutorial Int.Conf. on Knowledge Discovery & Data Mining, Newport Beach, CA,1997
  • 2[2]Ankerst M. Visual Classification:An Interactive Approach to Decision Tree Construction. Proc.5th Int. Conf. On Knowledge Discovery & Data Mining(KDD'99),SanDiego,CA,1999:392-396
  • 3[3]Kohonen T. Self-organizing Maps Springer- verlag. Berlin,1997
  • 4[4]Inselberg A. The Plane with Parallel Coordinates. Special Issue on Computational Geometry, The Visual Computer, 1985, 1:69-97
  • 5[5]Ultsch A, Siemon H P. Kohonen's Self-organizing Feature Maps for Exploratory Data Analysis. In Proc. INNC'90,International Neural Network Conference,Dordrecht,Netherlands, 1990:305-308
  • 6陈文伟.[A]..数据挖掘和数据仓库论文集[C].,1998..
  • 7张立明.人工神经网络模型及其应用[C].,..
  • 8Hayashi Y, Nakai M. Automated Exacation of Fuzzy If-Then Rules Using Neural Networks [ J ]. T IEE Japan, 1990,110-C ( 3 ) : 198- 206.
  • 9Jiawei Han, Micheline Kamber. Data Mining Concepts and Techniques [ M ]. Morgan Kaufmann Publishers, Inc,2001.
  • 10Alex Berson, Stehen Smith, Kurt Theearling. Building Data Mining Applications for CRM [ M ]. Mcgraw-Hill Companies, Inc,2000.

共引文献24

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引证文献4

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