コア決定木アルゴリズムに基づくマネーロンダリング防止の研究

本論文では、マネーロンダリング活動を特定するためのコア決定木アルゴリズムを提示します。クラスタリングアルゴリズムは、BIRCHとK-meansの組み合わせです。この方法では、マネーロンダリングの特徴を研究した後、マネーロンダリング分野に対してデータマイニング技術の決定木が適用されます。典型的なマネーロンダリングパターンとマネーロンダリングルールを発見するために、適切な特定戦略を選択します。その結果、コア決定木アルゴリズムを使用することで、異常な取引データをより効果的に特定できます。