【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了，包括以下步骤：1)利用层次聚类算法根据纳税人之间的利益关系进行聚类，根据纳税人之间的关联关系程度将其分割成簇，每个簇形成利益关联社团；2)通过分析标注的纳税人样本数据，根据度分布、聚集系数等复杂网络指标提炼正常与异常纳税人的差异特征；3)计算识别出的利益关联社团和正常与异常纳税人特征计算相似度，进而检测可疑的纳税人。【专利说明】
本专利技术属于计算机科学与技术中的数据挖掘子领域，涉及一种可疑纳税人的检测 方法，具体涉及。
技术介绍
在真实环境的税务系统中，不同地区的税务系统之间的信息不对称，信息封闭没 有统一，难以真实统计各个地区的税务数据，大量税务数据缺乏分析利用，大量偷逃骗税行 为难以发现，导致税收流失率和流失税金居高不小。对税收数据进行分析，通过纳税人之间 的利益关联抽取利益关联社团并最终发现和打击偷漏税行为就显得十分重要，并且成为税 务分析系统的重点和难点，但现有的技术都不能有效的判断出利益关联社团中的是否存在 可疑纳税人，因此迫使发现及打击偷税漏税的行为变得相当的严峻。
技术实现思路
本...
【技术保护点】
一种基于层次聚类的可疑纳税人检测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取纳税人利益网络，并从纳税人利益网络中提取出各节点对应的纳税人以及任意两个纳税人之间的利益关联程度，再采用层次聚类算法对纳税人以及任意两个纳税人之间的利益关联程度进行层次聚类，形成二叉树，然后根据纳税人和任意两个纳税人之间的利益关联程度对所述二叉树进行分割，得若干簇，其中，每次层次聚类得到的簇均记作利益关联社团；2)从步骤1)中得到的利益关联社团中选取正常纳税人利益社团和异常纳税人利益社团，然后提取正常纳税人利益社团的特征信息及异常纳税人利益社团的特征信息，然后构建正常纳税人利益社团的特征库及异常纳税人利...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：郑庆华，李博，杜友田，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61
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