金融犯罪具有隐蔽化、智能化、专业化等特点,特别是在洗钱活动中表现得尤为突出。目前大多数的研究方法,采用的是传统知识发现方法,首先对数据集进行调查,形成感兴趣的假设,然后再设计分析方法来解决这些问题。这样的方法能够发现可疑交易的节点或路径,但是仍然有一个很大的不利之处即我们使用的是静态的方法,在动态变化的金融网络中,不能确定未来的交易情况,以便提前预防这些非法交易,针对这一问题,可以采用马尔可夫链理论和链接预测技术设计一套预测方法来解决。根据反洗钱领域的实际情况和许多专家对现阶段洗钱案例的总结,着重关注了以下五类节点对象类型:账号、交易金额、账户所属组织、交易时间、交易地点,通过这五类节点和它们彼此之间的联系设计一种预测方法,整个预测流程分为两个阶段:交易节点状态预测阶段和交易路径链接预测阶段。交易节点状态预测阶段,它基于的思想是马尔可夫链理论。马尔可夫链是一个有着广泛应用的随机过程模型,它对一个系统由一种状态转移到另一种状态的现状提出了定量分析。首先从马尔可夫链的基本理论入手,接着讨论了马尔可夫链转移概率的计算方法,最后运用基于绝对分布的马尔可夫链预测方法设计预测算法,并通过实验表明了此预测方法的可行性和实用性。交易路径链接预测阶段,它基于的思想是链接预测理论。在总结了众多链接预测所使用的基于图的拓扑结构的属性的基础上,使用了一种适用于金融网络的基于共同邻居交易次数的新属性,然后通过构建链接预测子设计预测算法,并通过与传统的基于节点邻居的属性作对比实验,说明了此预测方法的可行性和实用性。