基于数据挖掘的会计舞弊检测研究综述（2011年）

企业财务报告舞弊检测方法的研究一直是财务管理领域的热点问题，目前的研究方法包括统计学、数据挖掘技术和模糊神经网络等。利用模糊粗糙集方法对财务指标进行约简并赋予权重，建立综合评价体系，进而构建企业财务报告舞弊检测模型，为解决财务报告舞弊问题提供新的思路。

利用数据挖掘技术，结合人体运动捕捉数据，探讨了基于能量模型的新算法。与传统几何位置相比，人体能量模型能够有效降低动作数据的复杂度，并准确反映原始动作特征。研究还通过相关系数分析不同关节之间的协同性，提取出低维度的动作索引。实验结果表明，该索引有效捕捉了动作的关键特征。结合支持向量机，该方法能够有效分类输入动作，为动作识别领域带来新的可能性。

利用《中文科技期刊全文数据库》等检索工具，采用文献计量法，对我国1975～2008年学术刊物上发表的白芨研究文献进行统计分析。研究年发文量、合作度、合作率、期刊分布、研究单位等指标和内容，定量分析出我国白芨研究的主要人物、研究领域、研究单位及现状。明确了各年研究的重点、热点、核心人物和主要机构，对白芨的进一步研究和学科发展具有重要的指导作用。

分类算法的研究总结，写得还挺扎实的。像是ID3 决策树、朴素贝叶斯这些老朋友都有提到，而且讲得清楚易懂，适合想快速梳理知识的你。后面还聊了神经网络、SVM、随机森林这些进阶算法，是对深度学习的前景也点了下，挺贴合当下趋势的。整篇文章框架清晰，干货不少，用来复习或者找灵感都合适。

摘要：基于木马病毒行为特性，提出基于数据挖掘的相似度技术的主动木马病毒检测及预防算法。该算法从规则化、行为过滤及自学习三个方面确保了算法的完备性和有效性。首先，依据木马病毒特征码及行为特性，进行特征的规则化，建立起初的木马病毒规则库。其次，通过建立进程行为特征捕捉及分析过程，采用聚类分析方法完成行为特征的规则化。最后，利用规则库及相似度主动对比法，分析对比可疑进程，确定其性质。分析和实验结果显示，该算法具备自主学习和主动防御特性，有效平衡了静态测试技术和动态测试技术的优缺点。

近30年来，国内民办高校体育研究通过文献资料法进行了详尽统计与分析。研究发现，民办高校的体育发展现状堪忧，具体表现在体育师资建设不合理，教学内容单一，教学方法陈旧，设施器材匮乏，课外活动不够活跃，业余训练被忽视。此外，对民办高校的体育研究较少，主要集中在教学与课外活动两方面。

Web数据挖掘是当前数据挖掘领域的重要研究方向，文章首先分析了该领域的挑战，然后概述了几种Web数据挖掘的分类方法，最后探讨了Web2.0时代下的机遇与挑战。

道路交通流的老问题，遇上数据挖掘这门手艺，还真碰撞出不少火花。SPANBRE 聚类算法就是个挺有意思的实践，专门传统方法反应慢的问题，效率还不错，尤其面对大数据集也不虚。交通流的分布，其实不像想得那么简单。主干道上线性分布、商业区那种面状分布，SPANBRE 都能精准识别。作者还用环形感应线圈采集的数据来验证，真实场景模拟都跑了，结果蛮靠谱。算法对比也做得比较全，跟ELink和层次聚类方法比下来，执行效率和效果都还挺突出。用在智能交通系统里，响应快，预测准，适合搞城市交通优化的同学玩一玩。要是你正折腾交通流聚类、或者在找个靠谱的聚类算法试试，不妨瞅一眼这个。附带的资源里还有蛮多源码链接，像是M

研究探讨了基于灰度空域统计特征和灰度共生矩阵的医学乳腺X线图像特征提取方法，以及这些特征在数据挖掘中基于神经网络和关联规则挖掘算法的应用。实验结果显示，这些特征在良性与恶性肿瘤分类中均表现出超过75%的准确率，证明了提出的特征提取方法在乳腺X线图像分类中的有效性。