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时间:2019-02-03
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1、面向审计领域的关联规则分析技术研究一LlrI———————————————————iIiiii置ii宣摘要关联规则是数据挖掘领域一个重要的研究课题,其目的就是在数据库中发现数据项之间的隐含关联。在研究正、负关联规则挖掘的基础上,将挖掘算法应用于社保审计领域,获得隐含在审计数据中的特征影响因子,进而挖掘审计数据项间带有负项的关联规则,分析其内在的审计意义,将有助于审计方法的改进。本文在总结国内外相关领域研究成果的基础上,介绍了数据挖掘和关联规则的基本理论,包括数据挖掘的基本流程、关键技术、关联规则的分类方法以及正、负关联规则的基本概念,并结合多种知识探讨关
2、联规则的正确性问题;对结构化数据的预处理问题,在总结和深入研究的基础上,对数据清理和转换问题进行了探讨;针对审计特征影响因子挖掘问题,提出了一种基于散列表的挖掘算法:MI-IP算法,从而将频繁项集挖掘与审计特征影响因子发现过程相结合,并应用于社保审计数据集,对算法的性能和挖掘结果进行分析;分析了正、负关联规则挖掘算法中的一种典型挖掘算法:PNARC算法,针对算法中不足之处,提出了一种基于最小相关度和双重置信度的PNARM算法,并对算法的性能进行了实验验证;将两种算法应用于审计数据集,挖掘审计数据间带有负项的关联规则,并对挖掘结果进行解释,最终阐述其在审计
3、上的重要意义。关键词:社会保障审计,关联规则,审计特征影响因子,最小相关度哈尔滨工程大学硕士学位论文AbstractAssociationrulesisanimportantresearchtopicofdatamining,thepurposeofminingisfoundtheimplicitassociationbetweentheiteminthedatabase.Basedonthestudythepositiveandnegativeassociationrules,andapplieditsminingalgorithmtothefield
4、ofsocialsecurityauditing,accesstothefactorofauditcharacteristicshiddenintheauditdata,miningassociationruleswimnegativeitemsintheauditdata,analysisofitsinternalauditsignificanceandwillcontributetOtheimprovementofauditmethodology.Thisthesissummarizesresearchresultsinrelatedfieldsat
5、homeandabroad,introducedthebasictheoryofdataminingandassociationrules,includingthebasicprocessofdatamining,keytechnology,classificationofassociationrulesandthebasicconceptofnegativeassociationrules,anddiscussiontheaccuracyquestionsofassociationrulescombinedwithavarietyofknowledge
6、.Forthepretreatmentproblemofstructureddata,insummaryandin-depthstudybasedonthedatacleaningandconversionissueswerediscussed;Fortheproblemofminingthefactorofauditcharacteristicsintheauditdata,MHPalgorithmbasedonahashtablebeenproposed,thuscombinationthefrequentitemsetminingwinlthepr
7、ocessdiscoveryofthefactorofauditcharacteristics,andappliedtosocialsecurityauditdataset,analyzedtheperformanceofandtheresultsofthealgorithm;Analysisofatypicalthepositiveandnegativeassociationruleminingalgorithm:PNARCalgorithm,fortheinadequaciesofthealgorithm,aPNARMalgorithmbaseonm
8、inimumcorrelationanddoubleconfidencebeen
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