本文關(guān)鍵詞：分類(lèi)規(guī)則挖掘在金融中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著金融業(yè)務(wù)的發(fā)展,業(yè)務(wù)變化越來(lái)越頻繁,僅依賴業(yè)務(wù)專(zhuān)家總結(jié)業(yè)務(wù)規(guī)則的速度已經(jīng)難以跟上業(yè)務(wù)變化的速度,采用數(shù)據(jù)挖掘的方法輔助業(yè)務(wù)規(guī)則快速發(fā)現(xiàn)和驗(yàn)證具有重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本文以一個(gè)大型銀行對(duì)賬系統(tǒng)的規(guī)則挖掘?yàn)楸尘?系統(tǒng)研究了分類(lèi)規(guī)則挖掘的方法,提出了分類(lèi)規(guī)則挖掘的方案。首先,本文介紹了本項(xiàng)目的背景和需求,闡述了將金融規(guī)則挖掘轉(zhuǎn)換為分類(lèi)規(guī)則挖掘的過(guò)程。介紹了金融規(guī)則挖掘中數(shù)據(jù)平衡和非平衡,有分類(lèi)標(biāo)簽和無(wú)分類(lèi)標(biāo)簽四種場(chǎng)景。然后,本文研究了基于決策樹(shù)的分類(lèi)規(guī)則挖掘方法。針對(duì)有分類(lèi)標(biāo)簽的非平衡數(shù)據(jù)集,本文提出了基于KNN的樣本選擇與決策樹(shù)算法相結(jié)合的分類(lèi)規(guī)則挖掘方法。該方法通過(guò)找到與分類(lèi)最相關(guān)的正樣本,有針對(duì)性地對(duì)正樣本采樣,達(dá)到數(shù)據(jù)平衡化的效果。通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比證明對(duì)非平衡數(shù)據(jù)集,該方法比一般的決策樹(shù)算法提煉出的分類(lèi)規(guī)則更簡(jiǎn)潔,更符合真實(shí)情況。最后,論文針對(duì)無(wú)分類(lèi)標(biāo)簽的平衡數(shù)據(jù)集和非平衡數(shù)據(jù)集,分別提出了基于聚類(lèi)的分類(lèi)規(guī)則挖掘方法和基于LOF算法的分類(lèi)規(guī)則挖掘方法,通過(guò)人-機(jī)協(xié)作的多迭代過(guò)程,使得在取得較高規(guī)則準(zhǔn)確度的前提下,大大減少人工標(biāo)注數(shù)據(jù)的工作量。通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比證明對(duì)平衡數(shù)據(jù)集,基于聚類(lèi)的分類(lèi)規(guī)則挖掘方法收斂速度更快,在保證規(guī)則準(zhǔn)確度的前提下標(biāo)注的數(shù)據(jù)更少；對(duì)非平衡數(shù)據(jù)集,基于LOF算法的分類(lèi)規(guī)則挖掘方法收斂速度更快,在保證規(guī)則準(zhǔn)確度的前提下標(biāo)注的數(shù)據(jù)更少。
【關(guān)鍵詞】：分類(lèi)規(guī)則挖掘 決策樹(shù) 聚類(lèi) LOF 離群點(diǎn)檢測(cè)
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP311.13
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-12
• 第1章 緒論12-16
• 1.1 研究背景及意義12-13
• 1.2 規(guī)則挖掘的研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 本文主要內(nèi)容14
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)14-16
• 第2章 規(guī)則挖掘綜述16-28
• 2.1 規(guī)則挖掘的方法16-23
• 2.1.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法16-18
• 2.1.2 分類(lèi)規(guī)則挖掘算法18-23
• 2.1.2.1 決策樹(shù)算法18-20
• 2.1.2.2 貝葉斯分類(lèi)20-22
• 2.1.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)22-23
• 2.2 規(guī)則挖掘相關(guān)技術(shù)23-27
• 2.2.1 離群點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)23-26
• 2.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)26
• 2.2.3 降維技術(shù)26-27
• 2.3 本章小結(jié)27-28
• 第3章 金融對(duì)賬問(wèn)題的定義與轉(zhuǎn)換28-40
• 3.1 項(xiàng)目背景和需求28-30
• 3.2 問(wèn)題的轉(zhuǎn)換30-32
• 3.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理32-34
• 3.3.1 數(shù)據(jù)清洗32
• 3.3.2 數(shù)據(jù)集成32-33
• 3.3.3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換33-34
• 3.4 特征選擇34-37
• 3.4.1 遺傳算法34-36
• 3.4.2 人機(jī)交互的迭代方式36-37
• 3.5 距離定義37-38
• 3.6 金融規(guī)則挖掘的不同場(chǎng)景38-39
• 3.7 本章小結(jié)39-40
• 第4章 監(jiān)督的分類(lèi)規(guī)則挖掘40-63
• 4.1 基于決策樹(shù)的規(guī)則挖掘40-44
• 4.1.1 決策樹(shù)的構(gòu)建步驟40-43
• 4.1.2 優(yōu)缺點(diǎn)分析43-44
• 4.2 非平衡數(shù)據(jù)集的規(guī)則挖掘44-50
• 4.2.1 數(shù)據(jù)非平衡對(duì)規(guī)則挖掘的影響44-45
• 4.2.2 非平衡問(wèn)題的解決方法45-46
• 4.2.3 基于KNN的樣本選擇46-48
• 4.2.4 非平衡數(shù)據(jù)規(guī)則挖掘系統(tǒng)方案48-50
• 4.3 結(jié)果的評(píng)價(jià)指標(biāo)50-51
• 4.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)51-62
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)源51-53
• 4.4.2 非平衡數(shù)據(jù)集對(duì)比實(shí)驗(yàn)53-58
• 4.4.2.1 一般的決策樹(shù)算法53-54
• 4.4.2.2 隨機(jī)欠采樣方法54-55
• 4.4.2.3 隨機(jī)過(guò)采樣方法55-56
• 4.4.2.4 基于KNN的樣本選擇方法56-57
• 4.4.2.5 實(shí)驗(yàn)對(duì)比57-58
• 4.4.3 平衡數(shù)據(jù)集對(duì)比實(shí)驗(yàn)58-61
• 4.4.3.1 一般的決策樹(shù)算法58-59
• 4.4.3.2 基于KNN的樣本選擇方法59-61
• 4.4.4 實(shí)驗(yàn)總結(jié)61-62
• 4.5 本章小結(jié)62-63
• 第5章 非監(jiān)督的分類(lèi)規(guī)則挖掘63-86
• 5.1 基于聚類(lèi)的規(guī)則挖掘63-68
• 5.1.1 基于聚類(lèi)的規(guī)則挖掘介紹63-64
• 5.1.2 K-Modes算法介紹64-66
• 5.1.3 基于聚類(lèi)的規(guī)則挖掘整體框架66-67
• 5.1.4 優(yōu)缺點(diǎn)分析67-68
• 5.2 基于LOF算法的規(guī)則挖掘68-77
• 5.2.1 LOF算法介紹68-71
• 5.2.2 結(jié)果的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)71-72
• 5.2.3 改進(jìn)的LOF算法72-74
• 5.2.4 基于LOF算法的規(guī)則挖掘整體框架74-76
• 5.2.5 優(yōu)缺點(diǎn)分析76-77
• 5.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)77-84
• 5.3.1 LOF算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果77-79
• 5.3.2 非平衡數(shù)據(jù)集對(duì)比實(shí)驗(yàn)79-81
• 5.3.3 平衡數(shù)據(jù)集對(duì)比實(shí)驗(yàn)81-84
• 5.3.4 實(shí)驗(yàn)總結(jié)84
• 5.4 本章小結(jié)84-86
• 第6章 總結(jié)與展望86-88
• 6.1 論文總結(jié)86
• 6.2 對(duì)未來(lái)研究的展望86-88
• 參考文獻(xiàn)88-90
• 攻讀碩士學(xué)位期間主要的研究成果90-91
• 致謝91

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