金融网络频繁链路发现算法

发布时间：2021-12-19 15:12

　　随着各种非法金融活动的泛滥,从金融网络中发现犯罪线索的分析研究越来越引起学者的重视。对银行账户交易数据的特点进行了详细分析,建立了银行账户交易网络通用模型。在此基础上,为解决金融实体之间关系强度的评估问题,提出了双向活跃边搜索计算方法。为了还原犯罪组织的资金流动方式,提出了深度可控的广度优先频繁链路发现方法。在真实银行数据上的实验证明,上述方法能有效解决同伙预测和资金追踪问题。 

【文章来源】：网络与信息安全学报. 2019,5(05)

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
1 引言
2 相关工作
    2.1 银行账户交易网络构建
    2.2 双向活跃边搜索计算
3 频繁链路发现
4 实验和结果分析
    4.1 实验环境
    4.2 数据集
    4.3 算法分析
5 结束语


【参考文献】：
期刊论文
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[2]基于规则引擎的互联网金融反欺诈研究[J]. 丁濛濛.  电脑知识与技术. 2018(01)
[3]大数据发现非法传销网络[J]. 李艳丽,刘阳,谢文波,罗秀,徐腾,翁先正,马国彬,尚杰,许海泉,邓先晖,康丽,侯丽霞,陈端兵,周涛.  大数据. 2017(05)
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[5]拓扑工具在反洗钱关联账户资金流分析中的运用[J]. 刘丽芳,陶文立,陈延妙.  福建金融. 2013(02)
[6]基于交易网络特征向量中心度量的可疑洗钱识别系统[J]. 喻炜,王建东.  计算机应用. 2009(09)
[7]基于AI技术的反洗钱系统设计[J]. 张成虎,李时.  中国金融电脑. 2005(03)



本文编号：3544640