一种基于梯度提升算法的黑导游检测方法技术

本发明专利技术公开一种基于梯度提升算法的黑导游检测方法，应用于数据检测领域，针对现有的旅游行业监管滞后问题，本发明专利技术通过获取网站新闻URL数据，并基于词嵌入训练得到词向量模型；并基于获得的词向量模型，采用梯度提升算法训练得到黑导游类别预测模型；最后通过向得到的黑导游类别预测模型输入投诉文本，得到预测类型，相比于现有的人工数据检测，显著提高了检测效率。

A black tour guide detection method based on gradient lifting algorithm

【技术实现步骤摘要】
一种基于梯度提升算法的黑导游检测方法
本专利技术属于大数据处理领域，特别涉及一种基于梯度提升算法的数据检测技术。
技术介绍
最近有关国内旅游市场出现宰客、黑店、黑导游的新闻报道频发，暴露了国内旅游市场存在的恶意欺诈等问题，体现了现有旅游市场监管滞后的本质。在这个机器学习日趋成熟的时代，如何用机器学习解决旅游市场存在的监管滞后问题，通过对海量数据的收集、清洗和分析，应用机器学习解决旅游市场监管的相关问题，对旅游市场的智慧监管中的热门问题进行研究成为必然趋势。为了解决上述问题，产生了黑导游检测技术，所述黑导游检测技术具体是指根据投诉文本的内容，但是现有技术中缺乏有效的检测。
技术实现思路
为解决上述技术问题，本专利技术提出一种基于梯度提升算法的黑导游检测方法，使用梯度提升算法把大量文本判断并归类为预先定义好的多个类别，从而有效提升旅游市场。本专利技术采用的技术方案为：一种基于梯度提升算法的黑导游检测方法，包括：A、获取网站新闻URL数据，并基于词嵌入训练得到词向量模型；B、基于步骤A的词向量模型，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于梯度提升算法的黑导游检测方法，其特征在于，包括：/nA、获取网站新闻URL数据，并基于词嵌入训练得到词向量模型；/nB、基于步骤A的词向量模型，采用梯度提升算法训练得到黑导游类别预测模型；/nC、向步骤B得到的黑导游类别预测模型输入投诉文本，得到预测类型。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于梯度提升算法的黑导游检测方法，其特征在于，包括：
A、获取网站新闻URL数据，并基于词嵌入训练得到词向量模型；
B、基于步骤A的词向量模型，采用梯度提升算法训练得到黑导游类别预测模型；
C、向步骤B得到的黑导游类别预测模型输入投诉文本，得到预测类型。


2.根据权利要求1所述的一种基于梯度提升算法的黑导游检测方法，其特征在于，步骤A包括以下分步骤：
A1、旅游新闻网发起请求，获取新闻URL数据；
A2、对新闻URL数据进行爬取新闻内容；
A3、对步骤A2得到的新闻内容进行分词，获得分词语料；
A4、根据分词语料训练得到词向量模型。


3.根据权利要求2所述的一种基于梯度提升算法的黑导游检测方法，其特征在于，步骤A1具体为：用Postman模拟HTTP请求，设置请求参数为获取所有结果，设置文档类型为application/x-www-form-urlencoded，解析返回结果，并把每天的新闻URL数据按行进行存储。


4.根据权利要求2所述的一种基于梯度提升算法的黑导游检测方法，其特征在于，步骤A2具体为：读取新闻URL发起HTTP请求，对返回的HTML格式的内容进行解析，...

【专利技术属性】
技术研发人员：詹瑾瑜，余佳雨，江维，李响，杨瑞，刘昌澍，李博智，蔡玉舒，周巧瑜，
申请(专利权)人：电子科技大学，中电科大数据研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51