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。