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基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的民航旅客重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)研究

發(fā)布時間:2021-06-24 17:49
  隨著民航旅客的爆發(fā)式增長,航空公司旅客數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出海量性和復(fù)雜性的特點。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)因其具有揭露復(fù)雜系統(tǒng)本質(zhì)、發(fā)現(xiàn)隱性規(guī)律和預(yù)測網(wǎng)絡(luò)演化的特性而得到廣泛應(yīng)用。本文基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)挖掘民航旅客重疊社區(qū)結(jié)構(gòu),對航空公司制定收益提升營銷策略具有重要的實際應(yīng)用價值。提出一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的民航旅客關(guān)系識別模型(CAPR-RM),主要針對民航旅客關(guān)系網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建中旅客關(guān)系識別召回率低的問題。首先,進行數(shù)據(jù)融合處理,提取旅客之間的共同出行特征。其次,設(shè)計改進生成對抗網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化其穩(wěn)定性,利用確定具有真實旅客關(guān)系的樣本數(shù)據(jù)對模型進行訓(xùn)練,通過訓(xùn)練完成的可以生成擬合真實旅客關(guān)系特征分布的生成網(wǎng)絡(luò)處理待識別旅客關(guān)系數(shù)據(jù)。最后,依據(jù)判別函數(shù)計算處理后的待識別旅客關(guān)系數(shù)據(jù)與原數(shù)據(jù)的距離來對旅客關(guān)系進行識別。在真實旅客服務(wù)數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明,CAPR-RM模型的識別準確率、召回率和F1值均達到90%以上,本文模型具有較高的召回率和識別精度。提出一種引入成對約束的多標簽傳播重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法(PCMLPA),主要針對傳統(tǒng)標簽傳播算法存在魯棒性差和準確性低的問題。首先,融入顯性、隱性雙層旅客關(guān)系構(gòu)建民航旅客關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。其次,結(jié)合... 

【文章來源】:中國民航大學天津市

【文章頁數(shù)】:70 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的民航旅客重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)研究


局部網(wǎng)絡(luò)團體示例

序列,社區(qū),算法,線性時間


5-2 五類重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法接近線性時間復(fù)雜度45]中首次在標簽傳播社區(qū)的可能性,通過算法(Community O算法,需要預(yù)先給定單為非重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)方6]提出一種使用 Speak 算法不同之處在于,序列,在迭代結(jié)束后等[47]引入平衡歸屬系置節(jié)點的最大所屬社

技術(shù)路線圖,旅客,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),民航


8圖 1-3 本文研究的技術(shù)路線圖而知,本文的兩個重點研究內(nèi)容是逐步遞進的關(guān)系,旅客建模的基礎(chǔ),而民航旅客重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)的研究是建立在民者相輔相成,共同構(gòu)成本文基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的民航旅客重疊結(jié)構(gòu)五章,各章節(jié)內(nèi)容安排如下:。闡述本文基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的民航旅客重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)研究關(guān)系研究和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀研究思路和主要工作。

【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于局部社團和節(jié)點相關(guān)性的鏈路預(yù)測算法[J]. 楊旭華,俞佳,張端.  計算機科學. 2019(01)
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[3]簇特征加權(quán)的模糊緊致散布聚類算法[J]. 周媛,束星瑋,王蕾.  信息與控制. 2018(06)
[4]自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及應(yīng)用綜述[J]. 袁非牛,章琳,史勁亭,夏雪,李鋼.  計算機學報. 2019(01)
[5]基于NKSMOTE算法的非平衡數(shù)據(jù)集分類方法[J]. 王莉,陳紅梅.  計算機科學. 2018(09)
[6]基于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點中心性度量的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法[J]. 杜航原,王文劍,白亮.  計算機研究與發(fā)展. 2018(08)
[7]基于標簽傳播的重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法[J]. 吳春國,李艷振,李瑛,高瑞,時小虎.  大連理工大學學報. 2018(04)
[8]不平衡數(shù)據(jù)分類研究綜述[J]. 趙楠,張小芳,張利軍.  計算機科學. 2018(S1)
[9]收益管理中的多分布網(wǎng)絡(luò)需求無約束估計模型[J]. 郭鵬.  統(tǒng)計與決策. 2018(05)
[10]推動民航高質(zhì)量發(fā)展 開啟新時代民航強國建設(shè)新征程[J]. 馮正霖.  人民論壇. 2018(05)

博士論文
[1]復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)方法研究[D]. 邢艷.中國礦業(yè)大學 2017
[2]重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)中的邊聚類算法研究[D]. 王貴參.吉林大學 2016

碩士論文
[1]基于社交網(wǎng)絡(luò)的民航旅客價值和出行預(yù)測模型研究[D]. 劉曉慶.中國民航大學 2018
[2]基于社會網(wǎng)絡(luò)的民航旅客影響力計算研究[D]. 李隴豫.中國民航大學 2018
[3]旅客社會網(wǎng)絡(luò)中的家庭發(fā)現(xiàn)及其行為特征分析[D]. 王志偉.北京交通大學 2015
[4]基于社會網(wǎng)絡(luò)的民航旅客價值發(fā)現(xiàn)方法研究[D]. 劉紅霞.中國民航大學 2014
[5]基于社會網(wǎng)絡(luò)的民航旅客價值排序算法研究與實現(xiàn)[D]. 韓敏.北京交通大學 2014



本文編號:3247560

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