基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的審計(jì)特征智能提取的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，企事業(yè)單位相繼構(gòu)建本單位的數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)和Intranet環(huán)境，日積月累，各個(gè)企事業(yè)單位均存儲(chǔ)了大量的數(shù)據(jù)。如何有效利用這些海量數(shù)據(jù)并從中發(fā)現(xiàn)以前未知的、潛在的、有用的知識(shí)和規(guī)則，正是數(shù)據(jù)挖掘研究的課題。數(shù)據(jù)挖掘的這一功能也符合審計(jì)的需要，基于數(shù)據(jù)挖掘的審計(jì)成為審計(jì)領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。 1．本文是海關(guān)聯(lián)網(wǎng)審計(jì)平臺(tái)(CNAP)的重要組成部分和核心技術(shù)之一，以CNAP為背景，提出了一個(gè)基于關(guān)聯(lián)規(guī)則

2、的審計(jì)特征智能提取應(yīng)用模型(ARAC)，該模型主要解決業(yè)務(wù)事務(wù)模式生成中的異構(gòu)數(shù)據(jù)預(yù)處理和基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的審計(jì)特征智能提取的問題。 2．本文引入XML作為異構(gòu)數(shù)據(jù)的描述，解決異構(gòu)數(shù)據(jù)間集成的問題，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，本文設(shè)計(jì)了將領(lǐng)域知識(shí)應(yīng)用于ARAC數(shù)據(jù)預(yù)處理的模型和算法，然后利用基于最大向前訪問路徑的事務(wù)模式識(shí)別算法形成準(zhǔn)確率較高的事務(wù)模式。 3．本文對(duì)經(jīng)典Apriori算法進(jìn)行研究，根據(jù)Apriori算法存在的問

3、題，提出了一種基于二進(jìn)制形式的候選頻繁項(xiàng)目集生成算法B-Gen(L<,K-1>)和相應(yīng)的計(jì)算支持?jǐn)?shù)算法B-Calculate-count(C<,k>)。該方法己成功應(yīng)用到CNAP系統(tǒng)中，且效率高于普通的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。 4．最后，在前述各項(xiàng)研究成果的基礎(chǔ)上，對(duì)相關(guān)實(shí)驗(yàn)的運(yùn)行結(jié)果進(jìn)行了分析，從而說明改進(jìn)的關(guān)聯(lián)算法在ARAC中是可行且高效的，同時(shí)也證明了ARAC模型的可行性。 關(guān)聯(lián)規(guī)則等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在審計(jì)領(lǐng)域應(yīng)用是個(gè)嶄新的課題