基于卷积神经网络的机票低价预测

准确的机票低价预测有助于民航需求与供给的灵活对接及民航资源的充分利用.机票价格波动性大、随机性强、易受到诸多因素的影响,使得机票价格预测成为了一个极具挑战的问题.充分考虑机票价格自身特点,设计了二维"机票价格时间片"结构,并基于时间片充分挖掘、利用机票价格数据的规律与关系,设计了以卷积神经网络为核心的两阶段机票价格预测模型,对未来机票最低价格进行预测.在某在线订票网站的真实价格数据集上进行了验证,并与4种流行的基准模型进行了对比.结果表明:本文的方法明显优于其他模型,MAE效果提升了13.67%,MAPE数值降低了1.52%.     

基于社交网络的民航旅客偏好建模

从社会网络的视角,提出了一种旅客个体偏好与关系偏好相结合的建模方法.首先,从旅客的历史出行记录中,构建基于共同出行关系的旅客社会网络;然后,构建旅客个体偏好模型和旅客关系偏好模型;最后,基于旅客偏好模型给旅客推荐座位.在民航领域的一个真实的数据集上进行了实验,证明本文提出的偏好模型能够有机地将旅客个体偏好与关系偏好结合起来,较好地描述旅客对航班座位的偏好.     

一种基于社交网络的民航新旅客成长性预测方法

对于一个高效的客户关系管理系统而言,预测客户成长性是必不可少的环节.本文尝试根据新旅客的短期历史出行数据对其未来价值成长性进行预测.为了克服新旅客历史出行记录稀少而导致无法准确预测的缺陷,提出了一种基于旅客社交网络的预测方法.首先根据旅客历史出行记录构建旅客同行网络;然后分别从旅客个体和旅客关系的角度构建多种分类特征,用来进行旅客成长性预测;最后提出了一种结合个体预测与关系预测的组合预测模型,以达到准确预测的目的.在某航空公司的真实数据集上进行实验,证明了本文提出的方法对民航新旅客未来价值成长性的推断是有效的.     

高度重叠社区的社区合并优化算法

当原图转换成边图后,在边图上进行社区发现可以天然地得到重叠社区,然而得到的社区往往相互大面积重叠,甚至相互包含,导致社区模块性质量较低.针对这一问题,在得到边图下重叠社区发现算法结果的基础上,我们将进一步以优化重叠社区模块化质量函数为标准进行社区合并,以获得高质量的重叠社区.本文首先提出一种描述社区间重叠程度的重叠系数,并基于此进一步提出一种构建带权社区图的启发式方法,能够快速有效地完成社区合并的过程.在人工生成网络与真实世界网络上的实验,进一步验证了该算法能够在不削弱边图方法速度优势的前提下,提高高度重叠社区的模块性.     

社会网络中的链接稳定性预测问题研究

社会网络是一个由对象和链接所构成的复杂关系型数据集.给定一个社会网络的快照,能否预测在下一个较短的时间段内其中哪些链接将会继续存在而哪些链接将会消失,这是社会网络中链接挖掘的一项新的任务.这一任务可以形式化为链接稳定性预测(Link Stability Prediction).提出了通过打分的方法来度量链接的稳定性,并讨论了几种基于邻近度度量的链接稳定性预测方法.在一个大型的电话通信网络上进行了实验,并设计了一种用来评价链接稳定性预测准确性的机制.实验结果表明,链接的稳定性信息在一定程度上是可以通过基于邻近度度量的方法从社会网络的拓扑结构中提取出来的,其中有两三种较精炼的预测方法展现出了良好的性能.但是,这些静态的链接稳定性预测方法也有其局限性,更多动态的预测方法亟待研究.     

本体不一致性处理中的无辜诊断方法

随着语义网络技术的发展,本体不一致性问题成为本体联盟中的研究热点之一.其中基于模型诊断技术的本体不一致性处理方法,在结构化知识描述领域中得到了大量应用.局部诊断技术通过收缩问题域的方法来提高不一致性问题求解效率,但它基本上是一种基于"正确性推断"的假设.本文在研究过程中提出无辜诊断技术,与传统的局部诊断相比,这种方法更加有效.     

基于深度时空卷积网络的民航需求预测

在线机票预订网站上的用户查询量变化是真实的民航市场需求变化的反映.通过对机票查询数据进行分析,可以准确地预测航班需求,以利于民航业做出快速的市场反应.提出了一种基于深度时空卷积神经网络的民航需求预测模型(DSTCN-FRP),将用户查询量时间序列数据转换成航线网格图,设计多层卷积神经网络来捕捉用户需求与查询数据之间的时间和空间依赖,同时加入节假日等外部因素,最后得到未来一段时间内的民航需求量.在某在线订票网站的真实查询数据集上进行了实验,结果表明:DSTCN-FRP模型优于其他现有的预测方法,其MAE比其他方法降低了15%~50%,RMSE降低了12%~28%.     

基于结构和适应度的社区发现

复杂社会网络无处不在,对复杂社会网络进行社区发现越来越被人们重视.基于局部结构的社区发现可以在不用了解全局的情况下对某些节点进行划分;社会网络的社区适应度特性可以找出不同适应度下的社区结构.基于局部结构以及社区适应度的网络属性,提出一种新的社区发现算法.通过实验比较,算法能较好、较快的发现社区结构,在人工网络以及真实社会网络均取得较之已有方法更好的效果.