景波，刘莹，陈耿

南京审计学院信息科学学院，南京 210029

结合SOM的关联规则挖掘研究

景波，刘莹，陈耿

南京审计学院信息科学学院，南京 210029

1 引言

随着数据库应用技术的快速发展，许多企事业单位积累了海量的、以不同形式存储的数据资源，因此与之相应的审计活动对信息化水平的要求也在不断提高。目前，联网实时审计已成为审计信息化发展的重点，在联网审计的海量数据环境下，如何根据需要智能和自动地找出有用的信息并发现审计线索，是联网实时审计中迫切需要解决的问题[1]。审计署从2004年开始收集并整理审计专家经验库，经过近十年的建设，其内容涉及领域广泛、审计方法全面详实，通过对它进行多维分析和数据挖掘等技术手段，可以提取出大量有价值的规则。这些规则可以成为联网审计活动中进行自动化评价及预测的基础和依据。

笔者参加的“某集团工程联网审计”项目中，海量数据间的关系错综复杂，审计线索难以发现。笔者思索通过数据挖掘对被审单位数据和审计专家经验库进行关联规则快速提取；再利用自组织神经网络相似聚类方法对审计专家经验库抽取的规则划分出相似规则群；通过对被审单位关联规则集合和专家经验的相似规则群进行相对强弱、趋近率和价值率的比较最终得到审计线索集合，其流程如图1。

2 算法思想

关联规则挖掘用于发现大量数据间的相互关系，它和自组织神经网络都属于典型的无监督学习模式[2]。……