【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据处理及计算机人工智能领域，具体涉及一种基于用户画像和聚类技术识别机票异常搜索用户方法及系统。
技术介绍
1、现有用户通过ota渠道查询和预订机票时，ota会将用户的查询请求再次向中航信等渠道查询实时航班信息，而这过程会被收取流量费用或被航司限制查定比(机票查询次数/预订次数，当ota平台查定比超过一定水平时会被收取费用或者被航司限制资源)，所以这个过程中如果用户只查而从不预订，则会对ota平台造成资源浪费，鉴于此有必要对这部分非正常用户进行识别并进行查询限制，以避免不必要的流量费支出和达到优质的查定比水平。
2、当前ota平台识别这种非正常查询用户主要还是基于传统爬虫技术识别方法(统计ip访问频率等统计学方法)或者部分使用机器学习分类算法。
3、对于传统爬虫识别方法随着反扒技术的进化，多账号低频搜索等拟人化行为程度越来越高，传统识别方法难度越来越高，并且其也无法很好识别非爬虫类但是行为异常用户群。
4、对于机器学习分类算法，由于需要前期大量人工标注异常搜索样本，但是这类样本存在获取...
【技术保护点】
1.基于用户画像和聚类技术识别机票异常搜索用户方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于用户画像和聚类技术识别机票异常搜索用户方法，其特征在于，根据异常搜索用户画像标签，对待识别用户集进行聚类分析，得到聚类结果，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于用户画像和聚类技术识别机票异常搜索用户方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的基于用户画像和聚类技术识别机票异常搜索用户方法，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的基于用户画像和聚类技术识别机票异常搜索用户方法，其特征在于，对优化后矩阵进行聚...
【技术特征摘要】
1.基于用户画像和聚类技术识别机票异常搜索用户方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于用户画像和聚类技术识别机票异常搜索用户方法，其特征在于，根据异常搜索用户画像标签，对待识别用户集进行聚类分析，得到聚类结果，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于用户画像和聚类技术识别机票异常搜索用户方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的基于用户画像和聚类技术识别机票异常搜索用户方法，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的基于用户画像和聚类技术识别机票异常搜索用户方法，其特征在于，对优化后矩阵进行聚类分析，得到聚类结果，具体包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐鹏，林洪进，李尚锦，
申请(专利权)人：深圳市活力天汇科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。