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J-GLOBAL ID：201702268476427747   整理番号：17A1592093

民間航空収益における脆弱なNOSHOWルール抽出【JST・京大機械翻訳】

Civil aviation revenue leakage NOSHOW rules extraction

著者 (3件)： Cao Weidong (中国民航大学天津市智能信号与図像処理重点実験室,天津300300;中国民航大学計算机科学与技術学院,天津300300) ,  Di Panpan (中国民航大学計算机科学与技術学院,天津,300300) ,  Zhu Yuanzhi (中国民航大学計算机科学与技術学院,天津,300300)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Sheji  (Jisuanji Gongcheng yu Sheji)
巻： 38  号： 4  ページ： 1093-1097,1102  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3599A  ISSN： 1000-7024  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 航空会社によって引き起こされる巨大な経済的損失を軽減するために,大規模データの処理技術を研究して,ラフ集合理論を用いてMapReduceアルゴリズムを設計した。Hadoopプラットフォームにおいて,特徴情報と収益の脆弱性の間の相関を分析して,弱い相関次元を取り除き,次に,Aprioriアルゴリズムを用いて相関ルールマイニングを行った。実験により、異なる閾値下のNOSHOWルールを獲得し、閾値の大きさを利用して相応の特徴の旅客群体の出券時限を制定することができ、不合理な座席をクリアし、座席の販売機会を増加させることができる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 航空会社 ,  乗客 ,  アルゴリズム ,  群体 ,  *民間航空 ,  時間制限 ,  座席
準シソーラス用語： Aprioriアルゴリズム ,  相関次元 ,  Hadoop ,  MapReduce ,  ラフ集合論 ,  大規模データ ,  経済損失 ,  *ルール抽出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： rough set ,  air transport ,  attribute reduction ,  revenue ,  association rule mining

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 民間航空 ,  収益 ,  ルール抽出