车险欺诈团伙识别：矩阵分析驱动的高效算法

本文主要探讨了"基于矩阵分析的车险欺诈团伙识别研究"这一主题，由作者杨烁、熊永平和伍贵宾在《中国科技论文在线》上发表。他们针对车辆保险行业中普遍存在且极具破坏性的合谋欺诈问题，提出了一个创新的识别算法。该算法的核心思想是通过深入分析车险案件中的人员分布，构建一个反映人员涉案情况的分布矩阵，以此来捕捉人员间的关联模式。 首先，研究人员从车险案件中的人员关系着手，构建了一个矩阵，这个矩阵详细记录了每名涉案人员与案件之间的联系强度。这种矩阵分析方法有助于发现潜在的欺诈网络结构，因为欺诈团伙通常会有一套协调行动的模式，人员之间的相互作用会在矩阵中体现出来。 接下来，通过计算每个人员向量之间的距离，形成距离矩阵。这个步骤旨在量化人员间的相似性，以便于后续的聚类分析。距离矩阵的构建是基于一定的向量距离度量，例如欧几里得距离或余弦相似度，这些度量可以有效地评估个体特征的相似程度。 最后，利用最大相似优先原则进行层次聚类，这是一种将数据集划分为越来越小、越来越相似的子集的方法。这种方法有助于发现欺诈团伙内部的紧密联系，从而识别出可能的犯罪核心成员以及他们的层级关系。通过实验验证，这种方法显示出高度的准确性，聚类后的同类成员之间有显著的关联性，这为打击车险欺诈团伙提供了有力的数据支持。 本文的研究不仅局限于理论层面，还包含了实际应用的案例分析和效果验证，对于提升车辆保险行业的风险管理能力，预防和打击欺诈行为具有重要的实践价值。此外，它还涉及到计算机应用、车险欺诈、团伙识别、向量距离计算和层次聚类等多方面的知识，为保险行业及相关领域的研究者提供了有价值的研究思路和技术工具。中图分类号TP391表明此论文属于信息技术在商业保险领域的应用研究类别。