【摘 要】
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发现异常的企业关联交易是审计的重要任务之一。但目前企业之间的关联交易构成了复杂的交易图,传统审计方法在如此繁杂的数据中发现异常的难度越来越大。对企业关联交易图的
【出 处】
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北京信息科技大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61572079,71701020);北京市教育委员会科技计划一般项目(KM201711232018,KM201711232017)
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发现异常的企业关联交易是审计的重要任务之一。但目前企业之间的关联交易构成了复杂的交易图,传统审计方法在如此繁杂的数据中发现异常的难度越来越大。对企业关联交易图的离群点挖掘进行了研究,分析了关联交易图数据的特点,根据这些特点对rPCA、CMGOS和One-class SVM三种离群点挖掘算法进行了对比,并提出了一种采用密度峰值聚类DPC来改进的CMGOS算法。实验表明,One-class SVM算法作为一种数据新颖性检测方法,不适于异常企业关联交易挖掘场景;而企业关联交易数据的节点属性对依赖性的影响,rPC
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