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- 民航NOSHOW预测及强因子关联分析
- 作者： 曹卫东 许代代 王静 王家亮 来源： 计算机工程与应用 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 决策树建模 优化C5.0算法 Apriori算法 强因子关联分析 NOSHOW预测
- 描述： 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,为各大航空公司实现准确的NOSHOW预测及收益提升管理提供了有效的决策依据。