| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题提出和研究目的 | 第9-10页 |
| ·课题来源和背景 | 第9-10页 |
| ·研究目的和意义 | 第10页 |
| ·国内外研究概况 | 第10-12页 |
| ·国内外对于数据挖掘的研究和应用概况 | 第10-11页 |
| ·国内外对于数据挖掘在银行反洗钱中的研究和应用概况 | 第11-12页 |
| ·本文的研究工作及论文的组织 | 第12-13页 |
| 第2章 数据挖掘技术综述及其在银行领域中的应用 | 第13-28页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘系统的典型结构及步骤 | 第14-17页 |
| ·数据挖掘系统的典型结构 | 第14页 |
| ·过程与步骤 | 第14-17页 |
| ·数据挖掘的发展趋势 | 第17页 |
| ·数据分类 | 第17-18页 |
| ·决策树分类算法 | 第18-20页 |
| ·决策树的生成 | 第19-20页 |
| ·决策树的剪枝 | 第20页 |
| ·决策树算法小结 | 第20-21页 |
| ·数据挖掘在银行业中的应用 | 第21-23页 |
| ·数据挖掘在银行反洗钱中的应用 | 第23-25页 |
| ·洗钱的概念 | 第23-24页 |
| ·反洗钱系统 | 第24-25页 |
| ·反洗钱中其他可用的挖掘方法概述 | 第25-28页 |
| ·关联分析 | 第25页 |
| ·聚类 | 第25-26页 |
| ·神经网络 | 第26-28页 |
| 第3章 决策树ID3算法详述 | 第28-35页 |
| ·CLS(概念学习系统)学习算法 | 第28页 |
| ·信息论原理在ID3算法中的应用 | 第28-30页 |
| ·ID3算法 | 第30-33页 |
| ·ID3算法基本思想 | 第30-31页 |
| ·ID3算法描述 | 第31-33页 |
| ·ID3算法的评价 | 第33页 |
| ·ID3算法总结 | 第33-35页 |
| 第4章 洗钱风险评估模型 | 第35-45页 |
| ·模型的提出 | 第35-36页 |
| ·模型概况 | 第36-38页 |
| ·模型训练集的数据预处理 | 第38-45页 |
| 第5章 洗钱风险评估模型的设计与实现 | 第45-56页 |
| ·需求分析 | 第45页 |
| ·模型分析 | 第45-47页 |
| ·模型输出及分析 | 第47-50页 |
| ·模型测试及分析 | 第50-51页 |
| ·模型规则及规则解释 | 第51-54页 |
| ·模型验证及分析 | 第54-56页 |
| 第6章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |