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关于海关数据使用的大部分研究都是技术性的。通过使用聚类、分类算法、计量经济学技术、镜像分析和搜索异常值，海关定位以及更广泛的打击欺诈已成为工程师、计量经济学家、统计学家和数据科学家的经典问题（Cantens，2015 年；Cariole 等人，2019 年；Chermiti，2019 年；Choi，2019 年；Grigoriou，2019 年；Hua 等人，2006 年；Laporte，2011 年；Xiao 等人，2016 年；Yaquin 和 Yuming，2010 年；Zhou，2019 年）。使用数据来改革或打击不良做法，而不必调动复杂的算法，也显示出其有效性（Cantens 等人，2010 年；Chalendard 等人，2019 年；Grigoriou 等人，2019 年；Kalinzije，2018 年）。研究人员很快就建立了海关问题与人工智能已经非常先进的领域之间的联系，例如应用于非侵入式扫描检查的图像识别（Jaccard 等人，2017 年；Kolokytha 等人，2017 年）。世界海关组织 (WCO) BACUDA 平台（海关数据分析师联盟）开展了一系列研究，研究如何使用机器学习进行海关欺诈检测、在线价格数据收集、机器学习进行海关收入预测和数据可视化。5 最后，海关使用地理定位数据开辟了新的可能性。
第 14 卷，第 2 期 - 世界海关期刊
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