基于聚类的CBLOF算法在反洗钱中的应用

本文主要探讨了在反洗钱（AML）领域中，基于簇的局部异常因子（Cluster-Based Local Outlier Factor, CBLOF）算法的应用。作者高增安在国家社会科学基金（项目号：08BGJ013）的支持下，结合距离依赖的无监督聚类和局部异常检测技术，提出了一种新的CBLOF方法来识别可疑的洗钱交易行为模式（Suspicious Money Laundering Transactional Behavioral Patterns, SMLTBPs）。研究的背景是金融机构对于检测此类异常活动的能力对有效执行反洗钱政策至关重要。 论文首先介绍了AML的重要性，即通过识别异常交易行为来防止非法资金流动。作者的研究着重于如何利用CBLOF算法的优势，该算法能够处理大量数据，并在不依赖预定义标签的情况下自动发现数据集中的潜在异常点。这种方法有助于金融机构提高对SMLTBPs的识别精度，从而增强反洗钱策略的有效性。 在理论部分，论文回顾了距离度量、无监督聚类和局部异常因子（LOF）的基本概念，这些都是CBLOF算法构建的基础。LOF是一种衡量一个点相对于其邻居异常程度的方法，它通过比较对象周围的密度来确定其是否为异常点。CBLOF在此基础上进一步扩展，将局部异常值的概念融入到基于簇的框架中，增强了异常检测的灵活性和准确性。 接下来，作者详细描述了CBLOF算法的设计流程，包括数据预处理、聚类阶段、计算LOF值以及异常点的识别。实验部分则通过真实数据和合成数据的对比分析，验证了CBLOF在实际反洗钱情境中的应用效果和性能。通过对比分析，结果显示CBLOF在发现SMLTBPs方面的表现优于传统的异常检测方法，提高了金融机构在异常交易检测上的敏感性和精确度。 关键词包括：聚类、异常检测、局部异常因子、可疑洗钱交易行为模式（SMLTBPs）以及反洗钱（AML）。这篇研究为反洗钱领域提供了一个创新的工具，帮助金融机构更有效地应对日益复杂和隐蔽的洗钱威胁，为打击金融犯罪做出了重要贡献。