使用调查性数据挖掘检测 Edo State 税收系统中欺诈活动的框架
计算机与社会
2016-06-14 v1
摘要
内陆税务局被包含该州纳税人数据的千兆级磁盘容量所淹没。存储在数据库中的数据规模以惊人的速度增长。这导致了数据丰富但信息匮乏的局面，即数据的爆炸性增长及其类型与有效分析和解释数据的能力之间存在不断扩大的差距，因此需要新一代自动化与智能工具及技术，即调查性数据挖掘，来寻找数据中的模式。这些模式可以带来新的洞察、商业竞争优势以及州税收服务的切实利益。本研究专注于使用调查性数据挖掘技术设计有效的欺诈检测与威慑架构。所提出的系统架构旨在使用人工神经网络与机器学习算法进行推理，以检测并威慑欺诈活动。我们建议使用面向对象编程与面向代理编程语言来开发该架构框架。
引用
@article{arxiv.1606.03569,
title = {A framework for detecting fraudulent activities in edo state tax collection system using investigative data mining},
author = {Felix M. Okoro and Emmanuel O. Oshoiribhor and Adetokunbo M. John-Otumu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.03569},
year = {2016}
}
备注
11 pages 4 figures, 1 table