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题名基于改进Leaders算子的审计潜在疑点发现
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作者
邵锦炜
林俊
刘雅婷
肖嘉丽
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机构
广东电网有限责任公司云浮供电局
广东电网有限责任公司信息中心
广东电网有限责任公司揭阳供电局
广东电网有限责任公司
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出处
《计算机与现代化》
2018年第4期79-83,共5页
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文摘
数据库查询方法审计疑点发现依赖于审计人员先验知识,当经验不足且审计数据量巨大时,难以发挥大数据优势并从海量数据中发现疑点。为解决这一问题,提出基于改进Leaders算子迭代聚类的审计大数据潜在疑点发现方法。该方法在无先验知识的情形下,通过Leaders算法自动完成审计大数据的初始聚类,在此基础上通过随机抽样融合方法对初始聚类结果优化,最后通过多次迭代聚类的方法,对实例数较少或可疑程度易被掩盖的小簇进一步聚类,实现审计大数据的精确聚类,并将实例较少且行为明显异常的数据聚类识别为潜在疑点,配合审计人员审计经验快速精确定位审计疑点。实验结果验证了算法的有效性,表明算法有助于从海量数据中自主发现审计疑点,缩小疑点筛查范围,提高审计效率。
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关键词
计算机辅助审计
潜在审计疑点发现
改进Leaders算子
抽样融合
迭代聚类
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Keywords
computer aided audit
detection of potential audit doubts
improved Leaders operator
data sampling and fusion
iterative clustering
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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