互联网金融的反洗钱身份识别和风险防控

致谢	第5-6页
摘要	第6-7页
ABSTRACT	第7页
1 绪论	第10-19页
1.1 研究背景和意义	第10-12页
1.2 国内外研究现状综述	第12-17页
1.3 研究思路与研究方法	第17页
1.4 本文的创新点和难点	第17-19页
2 互联网金融反洗钱理论和技术基础	第19-25页
2.1 洗钱与反洗钱领域相关概念	第19-22页
2.2 反洗钱领域常用数据挖掘技术介绍	第22-24页
2.3 互联网金融行业反洗钱的必要性	第24-25页
3 基于大数据的用户身份识别研究	第25-37页
3.1 反洗钱用户身份识别(KYC)研究	第25-26页
3.2 用户常住地识别方法探索和研究	第26-29页
3.3 用户关系识别方法研究	第29-33页
3.4 用户职业(学生为例)识别方法研究	第33-35页
3.5 基于数据的用户身份扩展方法研究	第35-37页
4 基于大数据的反洗钱可疑交易风险防控研究	第37-50页
4.1 反洗钱可疑交易概述	第37-38页
4.2 异常资金模式识别研究	第38-42页
4.3 基于时间空间的异常行为识别研究	第42-45页
4.4 基于文本的可疑交易识别研究	第45-46页
4.5 团伙风险识别研究	第46-50页
5 实验与分析	第50-58页
5.1 模型检测和评价指标	第51页
5.2 实验平台与数据	第51页
5.3 模型算法介绍和特征工程	第51-53页
5.4 实验结果和结果分析	第53-58页
6 总结和展望	第58-60页
6.1 论文总结	第58页
6.2 研究展望	第58-60页
参考文献	第60-63页