【技术实现步骤摘要】
本申请涉及订单数据处理，更具体的说，本申请涉及一种基于大数据的机票订单处理方法及系统。
技术介绍
1、机票订单数据处理涉及收集、整合和分析大量订单信息，包括乘客、航班和支付数据，以预测需求、优化价格和提供个性化服务，机票订单异常处理问题可能涉及订单重复、支付失败、航班取消和机票订单数据异常等，需要建立有效的监测系统和异常处理机制，确保及时识别和解决机票订单异常情况。
2、现有技术中，常常通过机票订单处理系统从多个数据源收集异常订单信息的订单数据、航班信息、乘客偏好等信息，将其聚类得到异常订单特征，并整合在机票订单处理系统的中心化数据仓库中，机票订单处理系统运用机器学习模型和数据挖掘技术，基于异常订单特征进行准确的异常识别以便于进行更好的数据驱动决策，但在收集异常订单特征的过程中，异常订单特征量的多少直接决定了异常识别的准确率，异常订单特征量过大时，相似的订单异常特征会被划分为多个子特征，难以用于对机票订单的异常识别，异常订单特征量过小时，由于特征过拟合，又会失去异常订单特征的内在结构与分布特征，因此，如何在机票订单的数据处理...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的机票订单处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对获取的不同大数据源的历史机票订单数据进行数据延拓，得到订单数据延拓空间具体包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，确定所述机票订单数据空间的延拓极点和延拓极差具体包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述飞行航距扩展域对所述机票订单数据空间进行延拓，得到订单数据延拓空间是指将飞行航距扩展域和所述机票订单数据空间进行合并得到的数据空间作为订单数据延拓空间。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的机票订单处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对获取的不同大数据源的历史机票订单数据进行数据延拓，得到订单数据延拓空间具体包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，确定所述机票订单数据空间的延拓极点和延拓极差具体包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述飞行航距扩展域对所述机票订单数据空间进行延拓，得到订单数据延拓空间是指将飞行航距扩展域和所述机票订单数据空间进行合并得到的数据空间作为订单数据延拓空间。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述延拓核确定所述订单数据延拓空间中每个机票订单数据对应的数据漂移量具体包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各个机票订单数据分别对应的数据漂移量和奇异...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄威龙，刘建武，黄伟明，
申请(专利权)人：朗臻广州信息技术有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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