基于信息熵的洗錢社區(qū)發(fā)現(xiàn)研究.pdf

1、目前,隨著全球經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展及金融系統(tǒng)的信息化,金融網(wǎng)絡(luò)中洗錢犯罪已受到各個(gè)國(guó)家的廣泛關(guān)注,因此,金融網(wǎng)絡(luò)中發(fā)現(xiàn)洗錢社區(qū)結(jié)構(gòu)的研究已經(jīng)成為人們關(guān)注的熱點(diǎn)。
　　本文通過對(duì)金融網(wǎng)絡(luò)交易特點(diǎn)以及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行分析,針對(duì)現(xiàn)有金融網(wǎng)絡(luò)中反洗錢識(shí)別算法存在的不足,及金融網(wǎng)絡(luò)中存在的洗錢交易社區(qū)結(jié)構(gòu)特點(diǎn),為解決從復(fù)雜的金融網(wǎng)絡(luò)中發(fā)現(xiàn)具有大額和可疑交易特征的洗錢交易社區(qū),本文建立了一種基于信息熵的洗錢社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法(Money Launderi

2、ng Community Discovery Based on Information Entropy,簡(jiǎn)稱ML-CDBIE)。論文主要的工作包括:
　　(1)通過對(duì)金融網(wǎng)絡(luò)中的可疑洗錢交易特征、交易行為及資金流分析研究,結(jié)合洗錢交易過程和模式,參照我國(guó)相關(guān)的洗錢交易監(jiān)測(cè)和識(shí)別方法,對(duì)洗錢交易的大額和可疑交易頻次特征進(jìn)行識(shí)別和分析。
　　(2)通過對(duì)金融網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征以及交易行為的分析,結(jié)合金融網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)演化模型和無(wú)標(biāo)度性特

3、點(diǎn),挖掘出金融網(wǎng)絡(luò)中存在的社區(qū)結(jié)構(gòu),應(yīng)用信息熵的定義和社區(qū)發(fā)現(xiàn)技術(shù),建立金融網(wǎng)絡(luò)中洗錢社區(qū)結(jié)構(gòu)分析和描述方法,并對(duì)洗錢交易特征的屬性進(jìn)行特征提取和量化。
　　(3)針對(duì)洗錢交易的大額和可疑特征,建立了一種基于信息熵的洗錢社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法 ML-CDBIE,通過節(jié)點(diǎn)信息熵的相似性以及社區(qū)信息熵的穩(wěn)定性對(duì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行社區(qū)劃分和實(shí)現(xiàn)最終洗錢社區(qū)結(jié)構(gòu)的發(fā)現(xiàn)。
　　(4)通過銀行提供的實(shí)際數(shù)據(jù)測(cè)試了ML-CDBIE算法有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果和本