Data mining application to healthcare fraud detection: a two-step unsupervised clustering method for outlier detection with administrative databases

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
ISSN
1472-6947
Umfang
Online-Ressource
Sprache
Englisch
Anmerkungen
online resource.

Erschienen in
Data mining application to healthcare fraud detection: a two-step unsupervised clustering method for outlier detection with administrative databases ; volume:20 ; number:1 ; day:14 ; month:7 ; year:2020 ; pages:1-11 ; date:12.2020
BMC medical informatics and decision making ; 20, Heft 1 (14.7.2020), 1-11, 12.2020

Klassifikation
Soziale Probleme, Sozialdienste, Versicherungen

Urheber
Massi, Michela Carlotta
Ieva, Francesca
Lettieri, Emanuele
Beteiligte Personen und Organisationen
SpringerLink (Online service)

DOI
10.1186/s12911-020-01143-9
URN
urn:nbn:de:101:1-2020091020513983781035
Rechteinformation
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
14.08.20252025, 10:05 MESZ

Datenpartner

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Beteiligte

  • Massi, Michela Carlotta
  • Ieva, Francesca
  • Lettieri, Emanuele
  • SpringerLink (Online service)

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