【摘 要】
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针对洗钱交易的大数据大额可疑特征和量化特点，基于凝聚和优化指标的思想，提出一种ML?CDBIE算法。该算法根据节点信息熵的相似性和社区信息熵的稳定性进行洗钱社区发现。根据增
【机 构】
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西京学院信息工程学院,重庆大学土木工程学院,西安理工大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61273271);陕西省工业科技攻关项目(2016GY-141);陕西省教育厅科研项目(16JK2241);西京学院教改项目(JYYB1638)资助
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针对洗钱交易的大数据大额可疑特征和量化特点，基于凝聚和优化指标的思想，提出一种ML?CDBIE算法。该算法根据节点信息熵的相似性和社区信息熵的稳定性进行洗钱社区发现。根据增加节点后社区熵的变化是否剧烈可以判断节点的划分是否正确，是否属于社区的成员，从而实现洗钱社区的发现。实验结果表明，该算法不仅具有洗钱账户识别率高和良好的社区结构，而且为金融网络洗钱社区发现提供了一种新途径。
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