基于關聯規則挖掘算法的審計綜合管理系統研究

張曉楓，郭芳，王利軍，李淼

（北京中電普華信息技術有限公司，北京 100085）

隨著信息技術的不斷發展，國網在各個領域建立了相關的管理系統。目前國網內部審計項目，大部分都會通過統一的審計綜合管理系統開展作業，現系統內審計項目錄入數已達到20萬級[1]。項目成果信息的增多意味著國網建設在不斷完善發展，但同時也帶來了一系列問題：現有的審計綜合管理系統不能及時完善項目發現問題的整改、確認、關閉等后續跟蹤流程；不能有效地利用審計項目成果信息，使審計人員有針對性的開展后續審計工作，提高其工作效率；不能將審計底稿、審計報告、審計意見及建議同審計問題庫的數據關聯起來，為審計成果分析提供數據依據等。基于審計成果管控直接影響著審計監督職能的發揮，因此審計綜合管理系統所提供的數據依據顯得格外的重要[2]。

針對電力行業審計領域的研究相對較少。國網現階段采用的主要是由普華公司建立的審計綜合管理系統，該系統主要用于對審計項目進行全生命周期管理，2008年開始應用，2010年進行了一次升級優化，廣泛應用于國網總部、分部、省（直轄市）、直屬單位、地市、縣級等公司。某些省電力公司的審計部也使用自行開發的審計成果管控系統，但會存在一定的局限性，未立足于整個國網公司考慮問題[3]。從電網的實際情況出發，以閉環管理理論為基礎，建立了一種新型的審計管理體系。

本文闡述了標準審計問題庫建立的意義，審計綜合管理系統的組成部分及建立的意義。基于文中引入一種數據挖掘技術-關聯規則，在審計作業過程中，將審計底稿、審計報告、審計意見及建議與審計問題庫相關聯，從而實現審計發現問題的實時追蹤；同時引入基于位置的文本文件對比算法，以提高審計發現問題整改的效率。關聯規則和文件對比算法在審計管理系統中的應用，可提高審計人員的工作效率，同時為審計結果分析提供數據支撐。

1 審計綜合管理系統

1.1 國網審計綜合管理系統的構成

建立完善的審計綜合管理系統是實現審計成果管控的前提，各個行業均積極探索研究相關的審計綜合管理系統。國家電網公司在加強技術發展的同時，也重點關注審計綜合管理系統的應用和發展。國網審計綜合管理系統主要包括審計管理子系統和審計作業子系統。將審計對象的相關信息與企業信息、數據庫、辦公自動化系統等進行組合，同時實現國家電網總部與各網省的審計業務數據交流，如圖1所示。目前廣泛應用于國網總部、分部、省（直轄市）、直屬單位、地市、縣級等公司[2]。

圖1 國網審計綜合管理系統Fig.1 The audit comprehensive management system of the SGCC

1.2 審計問題庫的建立

國網的審計綜合管理系統仍處于優化改進的過程中，存在著問題分類庫標準不統一，且與各網省在實際工作中審計問題分類差距較大等問題；靜態的問題庫已不能滿足實際應用的需求，為了按問題分類對審計成果進行綜合統計分析，促進審計成果的深化應用，構建國網標準數據庫具有重要的意義。國網審計數據庫建立過程中，是以優秀審計項目中的發現審計問題類型為基準，同時結合國網現狀以及各網省公司問題庫建設的經驗，如圖2所示。

圖2 動態擴展審計發現問題庫Fig.2 The dynamic extension of the audit problem library

2 關聯規則挖掘算法的應用

標準審計問題庫的成功建立為審計結果分析提供了數據支撐，明確審計底稿、審計報告、審計意見及建議與審計問題庫的關聯，成為整個綜合管理系統的關鍵。本文引入關聯規則挖掘算法，在眾多數據中探索數據間的關系，將其應用于審計綜合管理系統中，以實現對審計發現問題高效實時地追蹤。

2.1 關聯規則挖掘的定義

關聯規則挖掘[5]的實質是尋找一種事物同其他幾種事物之間的相互依存性和關聯性。關聯規則挖掘在數據庫、統計學、機器學習[6]中得到廣泛應用。關聯規則挖掘的任務就是在事務數據庫中找出具有用戶給定的最小支持度min sup和最小置信度min conf的強關聯規則。

定義1：支持度support是指含有項目集的事物占整個事物數據庫的百分比，記為sup（i）。

定義2：置信度confidence是指在整個事物數據庫中找兩個項目集的并集，記為。

關聯規則挖掘問題[7]可分解為根據最小支持度閾值找出數據集中所有頻繁項目集的問題和根據頻繁項目集和最小置信度閾值產生所有關聯規則的問題。在數據集中快速找到頻繁項目集問題，是關聯規則數據挖掘的核心，也是評價該算法效率的重要指標。目前的算法大多數以Apirori算法[8]為基礎，進行一定的優化和改進。常用的有多循環搜索算法、數據集劃分算法和抽樣算法。而產生強規則的問題，同樣也是關聯規則數據挖掘關鍵。產生強規則的方法有很多，本文利用推論計算，如下圖3所示，可提高規則產生的效率。

圖3 推論計算流程Fig.3 The progress of inference calculation

2.2 關聯規則挖掘算法的應用

基于上文中引用的關聯規則算法，將其用于探索審計底稿、審計報告、審計意見及建議與審計問題庫的關聯分析探索中，具體實現步驟如圖4所示。

圖4 基于關聯規則的應用Fig.4 The application of association rules

圖4中：Q為審計問題庫；A1為快速搜集頻繁項目集的算法；A2為產生強關聯規則的算法；R為經過數據挖掘后產生的關聯規則，X為在審計作業過程中，產生的審計底稿、審計報告、審計意見及建議。通過審計管理需求，確定最小支持度minsup和最小置信度minconf，通過A1、A2，確定審計底稿、審計報告、審計意見及建議與審計發現問題庫的一系列關系規則，根據管理系統分析，最終確定合理可靠的關系規則，即確定在審計作業過程中，產生的審計底稿、審計報告、審計意見及建議同審計發現問題庫之間的關聯。

3 文件比較算法在整改問題管理中的應用

基于上節中的關聯規則挖掘算法，明確了審計發現問題庫與審計底稿、審計報告、審計意見及建議之間的關系，進而能實現審計發現問題的及時跟蹤，提高審計人員的效率。審計人員應對未進行整改的問題進行及時提醒監督，根據時間拖延的長短來采取相應的措施，從而實現對審計問題的實時跟蹤和督辦；同時對已整改的問題，審計人員應明確其整改方式，整理需要上傳的佐證材料，最終經由主審或組長確認，結束該整改問題的一系列工作。

考慮到在實際的審計工作中，實時地對整改問題進行監督，記錄整改問題完成與否的過程是很復雜的。本文將基于位置的文件比較算法引入審計綜合管理系統中，自動地進行整改文件相關問題的記錄，進一步提高審計過程的整體效率。

3.1 基于位置的文件比較算法

根據文件內容比較目標的不同，文件對比可分為定量的比較和定性的比較。定量的比較適用于比較前后文件的內容是否存在變化，并指出具體變化的內容。而定性的比較只能確定文件是否存在變化，適用于所有文件。因此本文采用定量的對比算法-基于位置的文件比較算法[9-10]，對文件進行對比，從而實現實時監控。

基于位置的文件比較算法是一種將文件比較問題轉化為對源文件各元素標記的問題，該算法遵循位置優先原則，即根據源文件各元素的位置賦予優先值，位置排在前面的元素優先得到匹配。當存在2個元素均可進行匹配，而不能同時匹配時，也同樣遵循位置優先的原則。其具體步驟如下：

1）假設源文件有p個元素，目標文件有q個元素，分別設置兩個數組ST（p）和 GT（q）用于各元素標志位的存放。

2）將源文件的第i個元素與目標文件對應位置的j元素進行比較，若 ST（i）=GT（j），則賦值ST（i）=GT（j）=1；若未找到與目標文件相對應的元素，即 ST（i）≠GT（j），則賦值 ST（i）=GT（j）=-1；對下 ST（i+1）元素進行賦值時，從前一元素匹配的位置后面進行查找。

3）分別記錄ST（p）中每個元素作為起始元素時，判斷其后的數值，并遞增元素的個數。

4）比較（3）中各遞增元素的個數，找出遞增個數最多的元素，記為第k個元素。

5）將ST（k）前面的元素和后面非遞增的元素賦值為-1。

6）定義 ST（i）=-1 的元素為“刪除的元素”，定義 GT（j）=-1 的元素為“插入的元素”。

3.2 文件比較算法在整改問題管理中的應用

在審計綜合管理系統中引入基于位置的文件比較算法，將需要進行整改的問題設置成一個個獨立的文件，審計人員可根據每個整改問題文件內容的前后變化，確定該問題是否完成整改，并根據其明確指出的變化內容，分析整改的情況。若符合要求，則將相關資料上傳進行最終的審核。審計人員可根據文件對比算法的，查找未完成整改的問題，對其進行定期的監督和管理。基于位置的文件對比算法，能準確地反映各個整改問題的情況，有利于審計人員簡潔明了地對文件對比結果進行實時管理控制，從而提高工作效率。

4 結論

1）在審計綜合管理系統中，審計問題庫的建立是審計成果管控關鍵技術研究的前提，同時為后續研究工作奠定了基礎。同時靜態的問題庫已不能滿足實際需求，引入的ADO技術可動態擴展審計發現問題庫，在現實應用中，不斷增加、修正、維護問題庫的內容，提高其實用性。

2）基于關聯規則挖掘的算法，明確了審計作業過程中產生的審計底稿、審計報告、審計意見及建議同審計問題庫地關系，從而實現審計系統對審計發現問題進行實時追蹤的目標。

3）引入位置的文件比較算法，可自動地進行整改文件相關問題的記錄，對未完成整改的問題進行定期的監督，對已完成整改的問題及時上傳審核，為審計成果分析提供了可靠的數據依據。

參考文獻

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