基于聚类算法的审计风险管理系统设计与实现
发布时间：2023-04-02 19:49
随着互联网和大数据技术的快速发展,依托互联网Web系统保存的海量信息数据,采用数据挖掘分析手段对审计相关的风险进行智能化的识别,已经成为未来审计智能化发展的一个重要方向,也是当前基于人工智能的审计风险控制系统研究的热点,本文应用当前的网络爬虫技术和聚类数据挖掘分析技术,以社保审计风险管理为例,构建了一个高效的审计风险管理系统,使原本需要花费大量时间、人力、精力去进行筛选原有杂乱,蕴含高风险的庞大基础数据,有效的提高了当前社保领域审计风险的管控效率,降低了审计过程中对审计风险识别和控制的工作量,并且可以在部分范围内进行普及,本文的主要研究内容如下:1)研究和分析国内外当前的数据挖掘分析技术和审计现状,深入分析应用网络爬虫技术和Jrules规则技术,基于业务规则的方式实现对审计风险识别的可行性,确定了基本的技术方案。2)基于聚焦网络爬虫技术,完成对审计风险业务规则的采集设计,给出了具体的网络爬虫算法设计和规则采集结果分析,在规则的基础上完成了基于审计业务规则模型的设计和制定,以社保审计为例,给出了审计风险业务规则的创建方法,并基于该方法构建了审计风险业务规则库。3)基于聚类数据挖掘分析算法...
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
中文摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 数据挖掘研究现状
1.2.2 聚类分析研究现状
1.2.3 审计风险预警系统研究现状
1.3 论文研究内容及组织结构
1.3.1 论文研究内容
1.3.2 论文组织结构
第2章 关键技术与理论
2.1 数据挖掘技术
2.1.1 数据挖掘概述
2.1.2 数据挖掘算法分析
2.1.3 数据挖掘流程
2.2 聚类分析算法
2.2.1 聚类方法概述
2.2.2 数据相似关系理论
2.2.3 聚类算法介绍
2.3 JRules业务规则管理系统
2.3.1 Jrules系统架构介绍
2.3.2 Jrules系统工作原理分析
2.3.3 Jrules规则库
2.4 本章小结
第3章 系统的需求分析和总体设计
3.1 系统需求分析
3.1.1 功能性需求分析
3.1.2 非功能性需求分析
3.2 系统总体设计
3.2.1 系统架构设计
3.2.2 功能模块划分
3.2.3 系统接口方案设计
3.3 本章小结
第4章 基于聚类算法业务规则库的设计
4.1 审计风险业务规则采集
4.1.1 审计风险业务规则采集方法
4.1.2 聚焦网络爬虫算法设计
4.1.3 业务规则采集结果
4.2 审计风险业务规则模型的设计
4.2.1 业务规则模型的开发方法
4.2.2 业务规则模型设计
4.2.3 业务规则模型制定
4.3 审计风险业务规则库的构建
4.3.1 审计风险业务规则语言
4.3.2 审计风险业务规则创建
4.3.3 审计风险业务规则库构建
4.4 本章小结
第5章 基于聚类算法的审计风险自学习预警模型的设计
5.1 审计风险预警机制分析
5.1.1 审计风险预警机制原理
5.1.2 Jrules规则引擎嵌入设计
5.1.3 审计风险预警触发事件设计
5.2 自学习预警系统工作机制研究
5.2.1 自学习工作原理
5.2.2 聚类算法设计
5.2.3 自学习聚类算法验证
5.3 审计风险自学习预警模块设计
5.3.1 审计风险自学习预警模块架构设计
5.3.2 审计风险自学习预警模块流程设计
5.4 本章小结
第6章 基于聚类算法的审计风险管理系统设计与实现
6.1 典型功能模块详细设计与实现
6.1.1 聚类算法管理功能设计与实现
6.1.2 风险预警管理功能设计与实现
6.1.3 审计风险分析功能设计与实现
6.1.4 业务规则及数据管理设计与实现
6.2 系统测试及结果分析
6.2.1 系统的功能性测试及结果分析
6.2.2 系统非功能性测试及结果分析
6.3 本章小结
第7章 总结与展望
7.1 总结
7.2 展望
参考文献
致谢
本文编号：3779838
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
中文摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 数据挖掘研究现状
1.2.2 聚类分析研究现状
1.2.3 审计风险预警系统研究现状
1.3 论文研究内容及组织结构
1.3.1 论文研究内容
1.3.2 论文组织结构
第2章 关键技术与理论
2.1 数据挖掘技术
2.1.1 数据挖掘概述
2.1.2 数据挖掘算法分析
2.1.3 数据挖掘流程
2.2 聚类分析算法
2.2.1 聚类方法概述
2.2.2 数据相似关系理论
2.2.3 聚类算法介绍
2.3 JRules业务规则管理系统
2.3.1 Jrules系统架构介绍
2.3.2 Jrules系统工作原理分析
2.3.3 Jrules规则库
2.4 本章小结
第3章 系统的需求分析和总体设计
3.1 系统需求分析
3.1.1 功能性需求分析
3.1.2 非功能性需求分析
3.2 系统总体设计
3.2.1 系统架构设计
3.2.2 功能模块划分
3.2.3 系统接口方案设计
3.3 本章小结
第4章 基于聚类算法业务规则库的设计
4.1 审计风险业务规则采集
4.1.1 审计风险业务规则采集方法
4.1.2 聚焦网络爬虫算法设计
4.1.3 业务规则采集结果
4.2 审计风险业务规则模型的设计
4.2.1 业务规则模型的开发方法
4.2.2 业务规则模型设计
4.2.3 业务规则模型制定
4.3 审计风险业务规则库的构建
4.3.1 审计风险业务规则语言
4.3.2 审计风险业务规则创建
4.3.3 审计风险业务规则库构建
4.4 本章小结
第5章 基于聚类算法的审计风险自学习预警模型的设计
5.1 审计风险预警机制分析
5.1.1 审计风险预警机制原理
5.1.2 Jrules规则引擎嵌入设计
5.1.3 审计风险预警触发事件设计
5.2 自学习预警系统工作机制研究
5.2.1 自学习工作原理
5.2.2 聚类算法设计
5.2.3 自学习聚类算法验证
5.3 审计风险自学习预警模块设计
5.3.1 审计风险自学习预警模块架构设计
5.3.2 审计风险自学习预警模块流程设计
5.4 本章小结
第6章 基于聚类算法的审计风险管理系统设计与实现
6.1 典型功能模块详细设计与实现
6.1.1 聚类算法管理功能设计与实现
6.1.2 风险预警管理功能设计与实现
6.1.3 审计风险分析功能设计与实现
6.1.4 业务规则及数据管理设计与实现
6.2 系统测试及结果分析
6.2.1 系统的功能性测试及结果分析
6.2.2 系统非功能性测试及结果分析
6.3 本章小结
第7章 总结与展望
7.1 总结
7.2 展望
参考文献
致谢
本文编号：3779838
本文链接：https://www.wllwen.com/guanlilunwen/fengxianguanli/3779838.html
