混合马尔科夫预测模型及其在反洗钱中的应用研究

反洗钱中的一个重要问题是预测可疑账户未来可能发生的交易。马尔科夫模型在股票、商品价格、市场占有率等经济领域的预测中具有广泛的应用,但单一的马尔科夫模型的预测准确性有待提高。提出一种结合数据挖掘中聚类、关联规则和低序马尔科夫模型的混合马尔科夫模型,并在模型的建立过程中基于置信度进行剪枝以降低时间复杂度,最后将该模型用于预测反洗钱领域中账户之间的交易。实验表明,该模型具有较高的预测准确性,并在预测准确性和时间复杂度两者之间取得了较好的平衡。