摘要
概括了数据挖掘的功能和方法,探讨了数据挖掘技术在计算机辅助审计中的应用,介绍了数据挖掘软件工具,并给出了数据挖掘技术在计算机辅助审计中的应用步骤。
参考文献5
-
1张丽娟,李舟军.分类方法的新发展:研究综述[J].计算机科学,2006,33(10):11-15. 被引量:20
-
2史东辉,张春阳,蔡庆生.离群数据的挖掘方法研究[J].小型微型计算机系统,2001,22(10):1234-1236. 被引量:16
-
3翟剑虹..聚类和分类方法在上市公司财务舞弊分析中的应用[D].吉林大学,2007:
-
4廖轶..基于孤立点的数据挖掘研究及其在计算机审计系统中的应用[D].北京交通大学,2006:
-
5李胜..基于关联规则的审计特征智能提取的应用研究[D].北京交通大学,2006:
二级参考文献84
-
1[1]Knorr E,Ng R. Algorithms for mining distance-based outliers in large datasets[C]. In:Proc. of the 24th VLDB Conference.New York,USA,1998.392~403 被引量:1
-
2[2]Knorr E , Ng R. A Unified approach for mining outliers:properties and computation[C]. In: Proc. of 1997 Int Conf. Knowledge Discovery and Data Mining(KDD'97),Newport Beach,California, 1997.219~222 被引量:1
-
3[3]Knorr E ,Ng R. Finding intensional knowledge of distance-based[C]. In:Proc. of the 25th VLDB Conference.Edinburgh,Scotland,1999.211-222 被引量:1
-
4[4]Barnett V and Lewis T. Outliers in statistical data[M]. New York:John Wiley &Sons,1994 被引量:1
-
5[5]Arning A, Agrawal R , Raghavan P .A linear method for deviation in large database[C]. In :Proc. of Int. Conf. Data Mining and Knowledge Discovery(KDD96),Portland,1996. 164~169 被引量:1
-
6史忠值.知识发现[M].北京:清华大学出版社,2002.21-56. 被引量:22
-
7曾华军,张银奎.机器学习[M].北京:机械工业出版社,2003:60—79. 被引量:9
-
8Wang Hui,Düntsch I,Bell D,et al.Classification through maximizing density.In:Proceedings of the 2001 IEEE International Conference on Data Mining(ICDM.01),2001.655~656 被引量:1
-
9Wang Hui,Bell D,Duntsch L I.A Density Based Approach to Classification.In:SAC2003,2003.470~474 被引量:1
-
10Guo Gongde,Wang Hui,Bell D A,et al.KNN Model-Based Approach in Classification.In:CoopIS/DOA/ODBASE 2003,2003.986~996 被引量:1
共引文献34
-
1刘红梅.数据挖掘中分类方法探究[J].硅谷,2009,2(3).
-
2黄洪宇,林甲祥,陈崇成,樊明辉.离群数据挖掘综述[J].计算机应用研究,2006,23(8):8-13. 被引量:42
-
3徐雪松,刘凤玉.一种基于距离的再聚类的离群数据发现算法[J].计算机应用,2006,26(10):2398-2400. 被引量:4
-
4倪志伟,倪丽萍,叶红云,吴昊.基于案例库维护的案例推理分类技术[J].合肥工业大学学报(自然科学版),2007,30(12):1651-1655. 被引量:4
-
5李明华,刘全,刘忠,郗连霞.数据挖掘中聚类算法的新发展[J].计算机应用研究,2008,25(1):13-17. 被引量:50
-
6张宁.离群点检测算法研究[J].桂林电子科技大学学报,2009,29(1):22-25. 被引量:5
-
7喻彪,骆雯,赖朝安.数据挖掘聚类算法研究[J].现代制造工程,2009(3):141-145. 被引量:13
-
8李桂成,张惠萍.基于双条件选择策略的Ant-Miner算法[J].计算机工程与应用,2009,45(11):147-149. 被引量:3
-
9庞雅思,褚学宁,程辉.基于模糊自组织映射网络聚类的案例库维护[J].机械设计与研究,2009,25(2):86-89. 被引量:1
-
10李义华,李夏苗.交通运输企业工作流程的数据挖掘[J].铁道运输与经济,2009,31(4):61-64.
-
1魏克哲.孤立点分析方法在现代审计中的运用研究[J].财会学习,2013(5):43-45. 被引量:2
-
2徐松梅.浅析数据挖掘技术在审计中应用[J].经营管理者,2013,0(2X):198-198. 被引量:2
-
3黄永平.孤立点分析方法在计算机审计中的应用[J].审计研究,2006(S1):86-89. 被引量:9
-
4陈晖,李晋娜.从图论角度对布点问题求解[J].经济研究导刊,2013(7):307-308. 被引量:1
-
5李炜雄.大数据时代孤立点分析在供电行业营销审计中的应用探索[J].现代营销(下),2017(1):76-77. 被引量:8
-
6李洪磊,董亮.基于遗传算法的改进多重心选址方法[J].现代商贸工业,2013,25(4):32-33. 被引量:4
-
7周喜,曾丽.孤立点数据挖掘技术在审计信息化中的应用研究[J].南华大学学报(社会科学版),2011,12(5):55-57. 被引量:6
-
8姜灵敏.基于模糊评判和聚类的信贷风险决策[J].云南民族大学学报(自然科学版),2003,12(4):245-247.
-
9杨瑞成,左爱玲,斯琴图雅.引发企业信用失真的欺诈信息辨析研究进展[J].会计之友,2013(25):14-16. 被引量:1
-
10张炳才,彭国林.基于欧式距离孤立点的数据挖掘方法在审计中的应用与研究[J].中国管理信息化,2008,11(13):48-50. 被引量:2