【摘 要】
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从上世纪末开始,随着数据挖掘技术的逐渐成熟,在欺诈识别中应用数据挖掘技术的研究成为一个重要研究领域。其中海量、时序和不均衡是这类应用的基本特点。对此本文从数据预处
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从上世纪末开始,随着数据挖掘技术的逐渐成熟,在欺诈识别中应用数据挖掘技术的研究成为一个重要研究领域。其中海量、时序和不均衡是这类应用的基本特点。对此本文从数据预处理中的属性构造技术、决策树分支测度理论、分支测度的试验方法、数据挖掘预测模型的应用方法论等四个方面对基于决策树的海量时序不均衡预测问题进行了系统和深入的研究工作,提出了一个海量时序不均衡的预测系统。其中,本文作者的创造性工作主要体现在如下几个方面: 数据预处理中的属性构造技术 (1) 提出了属性构造中的属性关系一致等原则。由于无限制属性构造会产生属性关系不一致问题,产生具有欺骗性的数据。属性构造中的属性关系一致等原则规范了数据挖掘应用中属性构造的使用条件,避免了产生的预测模型在实际应用中失效。 (2) 提出了时序计数算子及其增量算法。时序计数算子可以避免时序数据下的属性关系不一致问题。针对该算法过大的计算代价,作者又提出了时序计数算子的增量算法。对于可以提供增量数据的应用系统,由于其源数据的处理周期通常可以满足增量算法的要求,增量算法只需处理少量的增量数据,因此该算法具有很高的应用价值。 决策树分支测度理论 (3) 提出了分支测度的线性距离准则和广义距离准则。首先提出了研究决策树算法和分支测度的应用目的。然后定义了决策树的等价关系并指出了分支测度的可转化性,指出了分支测度的主要参数形式:简化参数矩阵以及不纯度理论在
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