【摘 要】
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为便于航空公司和机场对旅客的监管和服务决策,需要对旅客潜在不文明水平进行有效分级预测。通过社会不文明行为与民航不文明行为的相似性分析,预测旅客在民航潜在的不文明行
【基金项目】
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民航局科技创新引导资金重大专项基金项目(MHRD20150107、MHRD20160109),民航不文明旅客信息精准匹配与行为监控分析研究基金项目(TRSA201803)
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为便于航空公司和机场对旅客的监管和服务决策,需要对旅客潜在不文明水平进行有效分级预测。通过社会不文明行为与民航不文明行为的相似性分析,预测旅客在民航潜在的不文明行为等级,针对两类行为描述之间存在的非同源问题,通过改进SIF(smooth inverse frequency)算法设计实现基于行为特征和处罚特征联合相似度匹配的民航潜在不文明等级预测(IPBS-SIF)算法。该算法结合不文明旅客分布规律为处罚规则制定统一量化标准,实现不文明旅客的多粒度融合度量。实验结果表明,IPBS-SIF算法在预测准确度方面
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