航空订票恶意行为检测方法

• 作者: 周中雨 姚一 康泽源 朱博康 李洋
• 来源期刊: 电子测试
• 关键词: 机器学习 恶意检测 航空订票
• 年，卷（期）: 2018,（15）
• 所属期刊栏目: 理论与算法
• 页码范围: 43-45
• 页数: 3页
• 字数: 3271字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8519.2018.15.017

摘要

随着航空预定网站的普及,各大网络订票网站迅速发展,恶意订票行为也随之增多.因此,现阶段我们需要一种可行有效的方式对一些恶意订单进行检测拦截.通过对用户行为和真实数据的分析,构建了多种机器学习模型,其中GBDT模型对恶意行为实现了高效的实时预测,该模型的应用有助于航空公司维护订票市场稳定具有重要现实意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周中雨		5	23	3.0	4.0
2	姚一		3	5	1.0	2.0
3	李洋		9	10	2.0	3.0
4	朱博康		1	0	0.0	0.0
5	康泽源		1	0	0.0	0.0