基于多源异构数据特征下的财务舞弊识别研究

在大数据背景下,财务数据展现出多源异构性。文章构建了基于多源异构数据融合的财务舞弊识别模型,通过整合不同类型数据,增强数据间的互补性和关联性,以识别财务舞弊。文章的模型构建涵盖数据采集、数据预处理、模型训练、模型预警等阶段,确保了模型识别的有效性。数据预处理阶段通过数据清洗和特征工程提高数据质量,在模型训练时利用数据挖掘和集成融合算法提升模型预测精度和稳定性,从而提高财务舞弊识别的准确性,为企业有效应对舞弊风险提供有力支持。