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申请/专利权人：南京贝特威信息技术有限公司

摘要：本发明公开了一种基于自成长机制的民航客票价格异常智能发现方法，首先采集原始客票业务规则数据以及各销售渠道的销售记录日志数据，构建数据集，构建民航客票价格异常发现模型，并基于自成长迭代机制利用不断更新的数据集对模型进行迭代训练，其中数据集的更新手段包括航线价格对比、边缘异常筛选等，最终利用成年版民航客票价格异常发现模型对民航客票价格进行实时监测，实现客票价格异常的智能发现。本发明的方案考虑规则数据中的航空售票定价逻辑以及历史报价日志数据中的隐含模式，同时基于数据权重更新机制以及增广机制，实现对异常检测模型的自成长迭代，对票价异常发现模型检测性能进行不断迭代优化，实现对客票价格更加准确的异常发现。

主权项：1.一种基于自成长机制的民航客票价格异常智能发现方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采集原始客票业务规则数据以及各销售渠道的销售记录日志数据，构建数据库；步骤2、构建多粒度特征学习模型，对数据库中的数据进行特征融合和表示学习，并基于特征融合和表示学习后的数据构建数据集；步骤3、构建基于自成长机制的民航客票价格异常发现模型，并基于步骤2的数据集对民航客票价格异常发现模型行训练，获取儿童版民航客票价格异常发现模型；步骤4、基于儿童版民航客票价格异常发现模型对给定的航线票面信息进行价格预测，并基于预测价格进行异常判别，获取疑似异常样本集；步骤5、根据客票业务规则确定步骤4中给定的航线票面信息的票面价格；步骤6、将疑似异常样本集中的数据和步骤5中确定的价格进行联合判别，获取异常样本集；步骤7、基于边缘异常集选择器对异常样本集中的数据进行二次判别，获取待交互判定的边缘异常候选集；步骤8、对边缘异常候选集中的数据进行异常判定，并根据判定结果更新各异常样本在数据集中的权重，基于权重更新后的数据集对儿童版民航客票价格异常发现模型进行迭代训练；判断民航客票价格异常发现模型是否满足设定的要求，若不满足，则返回步骤4，若满足设定的要求，则此时获取青年版民航客票价格异常发现模型；步骤9、基于青年版民航客票价格异常发现模型对新的订单数据进行票价预测和异常发现，并将确定的疑似异常样本集通过航线对比、边缘异常筛选进行判别，获取边缘异常候选集，再对边缘异常候选集中的数据进行异常判定，并根据判定结果对数据集进行数据增广；步骤10、基于增广后的数据集，对青年版民航客票价格异常发现模型进行训练，并对模型进行评估，若评估结果不合格，则返回步骤10，若评估结果合格，则结束训练，认为获取了成年版民航客票价格异常发现模型，并利用该成年版民航客票价格异常发现模型对民航客票价格进行实时监测。

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