【摘 要】
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目前,我国在飞速发展的同时,也严格维护市场经济秩序,加强防范各类经济风险,非常重视审计工作,积极开展各类审计活动。审计一直是国内外社会的重要工作内容之一,作为国家的一种独立性经济监督活动,对被审计单位起着制约和促进的作用。然而,随着计算机和网络技术的普及,数据量飞速增长,各单位信息系统中存储着海量数据,如何从这些有噪声的数据中“智能自动”地挖掘出潜在的有用的审计信息,并辅助相关研究人员进行审计工作
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目前,我国在飞速发展的同时,也严格维护市场经济秩序,加强防范各类经济风险,非常重视审计工作,积极开展各类审计活动。审计一直是国内外社会的重要工作内容之一,作为国家的一种独立性经济监督活动,对被审计单位起着制约和促进的作用。然而,随着计算机和网络技术的普及,数据量飞速增长,各单位信息系统中存储着海量数据,如何从这些有噪声的数据中“智能自动”地挖掘出潜在的有用的审计信息,并辅助相关研究人员进行审计工作显得至关重要。同时也面临着严峻的挑战,更加需要多层次、多角度的探索审计新方法和新技术。本论文的主要工作就是研究使用将数据库、数据挖掘和知识发现等技术与审计业务在海量数据条件下有机结合,从数据库系统中无需人工参与、自动地提取出数据特征属性间隐含的规则和内在联系,进而发现数据中潜在的异常,积极深入的对审计智能化、自动化技术进行探索。具体来讲本文的主要工作包括:1)基于代数约束和否定约束理论,从数值运算和逻辑运算两种类型规则着手,设计了改进的可以自动发现关系数据表中属性列之间以及对象元组间近似模糊约束规则的算法。所发现的约束规则作为审计规则,具有良好的表示性,易于理解,对于常见的业务规则覆盖范围广,可广泛应用于不同数据场景中。同时生成不满足约束规则的异常数据集,作为审计线索,指导审计工作。2)针对已有约束发现算法进行了优化,设计了多种剪枝规则,以减小搜索遍历空间,提高算法执行效率。3)设计了新颖有效的规则评分方法,综合考虑两个维度因素,即规则的简洁性和覆盖率,来对挖掘出的大量约束规则进行排序,筛选出兴趣度高的规则,以方便用户进行验证。4)对以上两种算法进行了并行化实现,并设计实验对算法的可扩展性进行评估,同时对发现的规则质量进行分析,并解释其审计意义。
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