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铁路互联网售票异常行为分类技术的研究与应用
被引量：
3
1
作者
周亮瑾
阎志远
戴琳琳
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期133-139,共7页
针对铁路互联网售票电子商务网站,基于购票流程中的余票查询、乘坐旅客信息选择、订单信息提交、支付确认4个环节的风险行为特征属性,设计异常购票行为识别分类器,基于朴素贝叶斯分类算法实现高性能的行为识别分类器。同时,在训练集上...
针对铁路互联网售票电子商务网站,基于购票流程中的余票查询、乘坐旅客信息选择、订单信息提交、支付确认4个环节的风险行为特征属性,设计异常购票行为识别分类器,基于朴素贝叶斯分类算法实现高性能的行为识别分类器。同时,在训练集上采用遗传算法进行分类属性阈值的优化处理,进一步提高分类算法的准确性。利用真实数据进行算法验证,结果表明:所设计的异常购票行为识别分类器,能基于较少训练集进行学习,并且在不牺牲误识率的情况下保障异常购票行为识别的准确率,可以达到97.1%的分类控制的效果;与决策树算法相比,准确率有接近3%~5%的提升;算法运行效率可以满足1 000 TPS高并发请求分类的要求。
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关键词
铁路客票
互联网售票
异常
购票行为
异常请求
朴素贝叶斯分类
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职称材料
题名
铁路互联网售票异常行为分类技术的研究与应用
被引量：
3
1
作者
周亮瑾
阎志远
戴琳琳
机构
中国铁道科学研究院研究生部
中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所
出处
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期133-139,共7页
基金
中国铁路总公司科技研究开发计划课题(2017F017)
文摘
针对铁路互联网售票电子商务网站,基于购票流程中的余票查询、乘坐旅客信息选择、订单信息提交、支付确认4个环节的风险行为特征属性,设计异常购票行为识别分类器,基于朴素贝叶斯分类算法实现高性能的行为识别分类器。同时,在训练集上采用遗传算法进行分类属性阈值的优化处理,进一步提高分类算法的准确性。利用真实数据进行算法验证,结果表明:所设计的异常购票行为识别分类器,能基于较少训练集进行学习,并且在不牺牲误识率的情况下保障异常购票行为识别的准确率,可以达到97.1%的分类控制的效果;与决策树算法相比,准确率有接近3%~5%的提升;算法运行效率可以满足1 000 TPS高并发请求分类的要求。
关键词
铁路客票
互联网售票
异常
购票行为
异常请求
朴素贝叶斯分类
Keywords
Railway passenger ticket
Internet ticketing
Abnormal ticketing behavior
Abnormal request
Naive Bayesian classification
分类号
F532.6 [经济管理—产业经济]
U294 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
铁路互联网售票异常行为分类技术的研究与应用
周亮瑾
阎志远
戴琳琳
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
3
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