医疗保险欺诈检测的研究与应用

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医疗保险欺诈检测的研究与应用

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医疗保险欺诈检测的研究与应用

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-9页
第一章绪论	第9-15页
1.1 选题背景与研究意义	第9-10页
1.2 研究现状与挑战	第10-12页
1.2.1 国内外研究现状	第10-12页
1.2.2 面临的问题与挑战	第12页
1.3 本文研究内容与创新点	第12-13页
1.4 本文组织结构	第13-15页
第二章相关理论知识与技术介绍	第15-30页
2.1 数据挖掘概述	第15-17页
2.2 有监督分类算法	第17-22页
2.2.1 决策树算法	第17-20页
2.2.2 支持向量机算法	第20-22页
2.3 无监督聚类算法	第22-27页
2.3.1 k-means聚类算法	第23-25页
2.3.2 高斯混合模型聚类算法	第25-27页
2.4 异常检测算法	第27-29页
2.5 本章小结	第29-30页
第三章医疗保险数据特征提取	第30-41页
3.1 医疗保险数据	第30-31页
3.2 原始数据预处理	第31-33页
3.3 医疗保险数据二级特征提取	第33-40页
3.3.1 基于统计概率方法的二级特征提取	第34-37页
3.3.2 基于高斯混合模型的二级特征提取	第37-40页
3.4 本章小结	第40-41页
第四章医疗保险欺诈检测算法	第41-52页
4.1 算法思想	第41-42页
4.2 算法框架	第42-45页
4.3 正常医疗保险聚类建模	第45-47页
4.3.1 确定要聚类的簇数目。	第45-46页
4.3.2 利用高斯混合模型进行聚类	第46-47页
4.4 欺诈判断模型构建	第47-51页
4.4.1 随机森林分类模型构建	第48-49页
4.4.2 支持向量机分类模型构建。	第49-51页
4.5 本章小结	第51-52页
第五章实验结果与分析	第52-69页
5.1 数据来源及预处理	第52-55页
5.2 特征提取实验	第55-59页
5.2.1 一级特征向量化	第55页
5.2.2 二级特征提取实验	第55-59页
5.3 欺诈检测实验	第59-68页
5.3.1 聚类实验结果及分析	第59-60页
5.3.2 欺诈识别结果及分析	第60-68页
5.4 本章小结	第68-69页
第六章总结与展望	第69-71页
6.1 总结	第69页
6.2 展望	第69-71页
致谢	第71-72页
参考文献	第72-75页

本篇论文共75页，点击这进入下载页面。

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