【摘 要】
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随着电力企业数据量成海量增长以及大量的非结构化数据存储,计算机辅助审计方式遇到了极大的数据处理瓶颈和审计局限性,为此,提出了基于并行蜂群优化K-means聚类电力大数据审
【基金项目】
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国家自然科学基金（编号：61501337）, 中国南方电网有限责任公司科研项目“基于大数据分析技术的数据式审计方式方法手段的研究和应用”（编号：GZHKJXM20160060）资助
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随着电力企业数据量成海量增长以及大量的非结构化数据存储,计算机辅助审计方式遇到了极大的数据处理瓶颈和审计局限性,为此,提出了基于并行蜂群优化K-means聚类电力大数据审计证据发现算法。算法通过Leaders算法初始聚类使初始聚类中心的设置更合适,通过改进蜂群与K-means算法交替迭代优化聚类中心,使得数据聚类更加精确,同时通过并行运算使得算法在大数据下仍能保持较高的运行效率;在审计大数据精确聚类基础上,含有实例数较小的聚类则被认为具有较大审计可疑,从而配合审计经验实现审计疑点发现。仿真数据和实际数据对
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