面向聯網審計平臺業(yè)務數據關聯規(guī)則的研究與應用.pdf

1、進入21世紀后，我國的審計工作展現出能夠對國家的經濟活動進行有效監(jiān)督，能夠提高社會的經濟效益，能夠維護社會主義和諧社會等諸多益處，從而得到普遍關注。在審計機關中，計算機技術由于具有強大的數據查詢分析功能，因而在審計領域的應用逐漸增多。國家審計署頒布了審計各領域的審計數據規(guī)劃和審計方法體系，它們作為審計行業(yè)的標準正在被各級審計機關所采用。但是由于審計方法體系只是根據法律法規(guī)進行查詢操作的簡單SQL語句，往往不能滿足復雜的審計工作的需求。<

2、br>　　近些年數據挖掘技術由于采用了先進的算法思想，在商業(yè)、醫(yī)療等領域應用后，取得了令人驚詫的成果，因而受到了廣泛的關注。對于要處理海量數據的審計工作而言，將更多的數據挖掘技術應用到審計領域，提高審計工作的效率和質量，已經成為廣大的審計人員的迫切要求。
　　本文將數據挖掘技術中的關聯規(guī)則技術引入到審計工作中，為審計人員提供一種新的手段解讀海量的業(yè)務數據。關聯規(guī)則算法是一種無監(jiān)督的挖掘算法，可以發(fā)現數據項間隱藏的關聯特征，對于需要

3、分析大量數據而無從下手的審計工作非常適用。本文根據審計業(yè)務數據包含大量稀缺數據項和傾斜支持度分布的特性，采用了多最小支持度框架和全置信度的興趣度度量。本文提出了一般化的關聯規(guī)則MSAC_Apriori算法，可以在數量型的關系數據中挖掘包含稀少數據項的特征子集。在實際應用中，由于多最小支持度框架下設置項的最小支持度存在困難，本文提出了利用偏差來設置最小支持度的方法。在真實數據集上的實驗結果表明，提出的算法能夠有效的在審計業(yè)務數據上挖掘到有