摘要
本发明公开了一种恶意占座机票代理识别方法和装置,该方法包括:包括以下步骤:S1、提取机票销售系统和离港系统的历史数据;S2、以机票代理编码作为唯一标识,加工获取到的历史数据,形成特征数据,生成训练样本集;S3、选定孤立森林模型算法,设置算法参数,以训练样本集完成异常检测模型训练,并保存该模型;S4、提取待检测数据,经过特征工程后形成待检测样本,输入异常检测模型中,预测待检测样本是否为异常数据;S5、选定均值漂移聚类算法,对检测出的异常数据进行聚类,聚类完成后对每个聚类簇进行解释,找到恶意代理所在的类别。本发明能够准确地识别出恶意代理,为治理恶意占座问题提供技术支持。
技术关键词
订单
异常数据
识别方法
信息变更
生成训练样本
检测模型训练
聚类算法
森林模型
销售系统
训练样本集
特征工程
证件
识别装置
非数值特征
数据获取模块
计算机程序产品
系统为您推荐了相关专利信息
深度置信网络模型
识别模型训练方法
场景
双向特征金字塔
识别方法
语音识别模型
情景
车辆语音识别
语音识别方法
语音采集设备
异常数据
生成评估信息
多模态传感器
轨道衡
设备健康监测系统