基于用户在线查询行为的民航异常需求发现  

Discovering abnormal civil aviation requirements by analyzing users' online query behaviors

作　　者：许强永[1] 林友芳[1] 万怀宇[1] 吴丽娜[2] 贾旭光[2] 

机构地区：[1]北京交通大学计算机与信息技术学院交通数据分析与挖掘北京市重点实验室,北京100044 [2]中国民航信息网络股份有限公司,北京100010

出　　处：《中国科学：信息科学》2017年第8期1023-1035,共13页Scientia Sinica(Informationis)

基　　金：国家自然科学基金(批准号:61403028);教育部–中国移动科研基金(批准号:MCM20150513);中央高校基本科研业务费(批准号:2016JBM017)资助项目

摘　　要：在线机票预订网站上的用户查询量变化反应了民航市场需求的变化.通过对用户在线查询大数据的分析,可以及时准确地发现异常的民航需求,有利于机票代理及航空公司做出快速的市场反应.本文提出了一种新颖的民航异常需求发现方法,基于不同航线的用户查询量时间序列,并利用全国航线网络,从网络整体而非单条航线的视角来检测民航需求异常.基于某在线订票网站的真实查询数据集进行了实验,表明本文提出的方法能够有效地从用户查询行为记录中及时发现民航异常需求.Changes of users＇ query volume in online fight ticketing systems indicate the changes of requirements in civil aviation markets. By analyzing the big data of users＇ online query behaviors, we can timely and accurately discover abnormal civil aviation requirements. This ability is very conducive for airlines and agencies for taking immediate and effective marketing actions. In this paper, we propose a novel method to discover abnormal civil aviation requirements based on time-series curves of users＇ query volumes. In addition, we utilize the domestic airline route network to optimize the anomaly detection results from the perspective of a global network rather than that of a single airline. We conduct experiments on real-world users＇ query datasets collected from an online ticketing site. The experimental results demonstrate that the proposed method can effectively discover abnormal civil aviation requirements from users＇ online query logs.

关 键 词：民航需求 在线机票查询 用户行为分析 异常行为检测 时间序列曲线 

分 类 号：F562[经济管理—产业经济] V35[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]