数据流挖掘及其在持续审计中的可用性研究

摘要：

随着企业信息化程度的提高和互联网的普及,每天都会产生海量的实时数据,而数据流挖掘则为分析海量数据提供了一种新途径.数据流挖掘中的聚类、分类、离群点检测等算法的研究取得了进展,为在持续审计中应用数据流挖掘提供了可行性.本文提出的一种基于数据流挖掘的持续审计模型,克服了传统持续审计模型对审计端的存储能力要求高、占用大量硬件资源、联机分析时间长、对异常数据的发现滞后等缺点.

关键词：数据流挖掘、持续审计、审计模型、聚类、分类、离群点检测

所属期刊栏目：8

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金70971067/G0112;国家社会科学基金10BGL016;江苏省高校自然科学研究项目09KJD520006

在线出版日期：2011-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：36-40