基于流数据频繁项挖掘的可疑金融交易识别研究

针对目前基于静态数据挖掘的可疑交易识别方法在处理该类交易数据时所面临的困难与局限性,结合可疑金融交易的特征,设计了基于流数据频繁项挖掘的可疑金融交易识别算法。该算法改进了有损计数法,利用实时保留的具有较高重复度的历史数据项解决了数据处理过程中的过度删除问题,实现了对频度列表中项的及时更新,并依据从数据流中识别出的频繁项来发现可疑金融交易线索。仿真实验结果验证了该算法的可行性和有效性。     

商业银行个人客户贡献度评价及实证分析

面对日益激烈的市场竞争环境,商业银行纷纷采取了"以客户为中心、以市场为导向"的经营发展策略.针对不同的客户群体,提供差异化的服务,充分满足客户的个性化需求,在提供更加优质的金融服务的同时,以期吸引更多的优质客户加盟,从而为商业银行创造更多的经营利润.文章以个人客户对商业银行利润贡献情况为课题进行研究,通过构建综合贡献模型,测算个人客户贡献度,并运用数据挖掘方法,采集了某家商业银行数据对贡献度模型进行实证分析,试图为商业银行个人市场细分提供一种方法和思路.     

上海国际金融中心建设的差距与对策——以香港国际金融中心为例

目前的国际金融中心格局发生了重大变化,国际金融中心之间的竞争更为激烈,各金融中心所处位置也发生了较大变化.在明确目前上海和香港金融中心的地位后,通过比较上海和香港金融中心的发展现状,可以看出上海过去十几年建设金融中心的成果是显著的,总量上有赶超香港之势,但在质量上还有待进一步提高.基于上海目前金融中心建设的现状,提出了一些相应的对策建议.     

基于数据流多维分析的可疑金融交易动态识别

动态识别是改进我国目前可疑金融交易识别监测覆盖面不足和识别实时性较差的有效方法。针对动态识别的具体实现问题,基于数据流多维分析设计一种可疑突变特征动态识别算法。该算法根据金融交易数据流的特点,在筛选交易记录关键属性、构建数据流立方体结构以及确定通用路径的基础上,运用突变比量动态缩减时间框架,在不同维度及概念层上计算和维护立方体中数据单元的度量参数与突变比量参数,并以此为依据发现并识别出隐匿于数据流中的可疑突变特征。仿真结果表明:算法能够在有限的存储空间内完成对大规模金融交易数据流的实时处理,计算结果能够有效反映交易记录中频度、金额、类型等方面的可疑突变情况,从而达到动态识别可疑金融交易的目的。