【摘 要】
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在民航业务中,旅客订座后却不能如期登机(NOSHOW)一直是航空公司收益亏损的未解之题,为了解决该问题,提出了一种民航NOSHOW预测及强因子关联分析方法。首先利用优化C5.0算法
【机 构】
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中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室,中国民航大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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民航局重大专项(No.MHRD20150107),中国民航大学中央高校基金(No.3122016A001,No.3122015C020),中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室开放基金(No.2015ASP02)
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在民航业务中,旅客订座后却不能如期登机(NOSHOW)一直是航空公司收益亏损的未解之题,为了解决该问题,提出了一种民航NOSHOW预测及强因子关联分析方法。首先利用优化C5.0算法进行NOSHOW决策树建模,得到了NOSHOW相关因子的量化结果,然后通过Apriori算法对NOSHOW强因子进行关联规则挖掘。实验构建了准确率为99.75%的NOSHOW决策树模型,得到了139条置信度在80.054%以上、支持度在10.021%以上的因子关联规则,进一步揭示了NOSHOW强因子之间的隐含关联关系,为各大航空
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