• 查询稿件
  • 获取最新论文
  • 知晓行业信息
官方微信 欢迎关注

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于大数据技术的铁路互联网售票异常用户行为分析研究与实现

郝晓培 单杏花 杨立鹏 王拓

郝晓培, 单杏花, 杨立鹏, 王拓. 基于大数据技术的铁路互联网售票异常用户行为分析研究与实现[J]. 铁路计算机应用, 2017, 26(5): 1-5.
引用本文: 郝晓培, 单杏花, 杨立鹏, 王拓. 基于大数据技术的铁路互联网售票异常用户行为分析研究与实现[J]. 铁路计算机应用, 2017, 26(5): 1-5.
HAO Xiaopei, SHAN Xinghua, YANG Lipeng, WANG Tuo. Analysis of abnormal user behavior of railway Internet ticketing based on big data technology[J]. Railway Computer Application, 2017, 26(5): 1-5.
Citation: HAO Xiaopei, SHAN Xinghua, YANG Lipeng, WANG Tuo. Analysis of abnormal user behavior of railway Internet ticketing based on big data technology[J]. Railway Computer Application, 2017, 26(5): 1-5.

基于大数据技术的铁路互联网售票异常用户行为分析研究与实现

基金项目: 中国铁路总公司科研计划课题(J2016X009);中国铁道科学研究院科研项目(ASP15123037)
详细信息
    作者简介:

    郝晓培,在读硕士研究生;单杏花,研究员。

  • 中图分类号: U293.22∶TP39

Analysis of abnormal user behavior of railway Internet ticketing based on big data technology

  • 摘要: 近几年铁路互联网售票系统不断完善,给人民群众的出行带来了很大的便利,售票量不断增加,同时也存在抢票、囤票等异常用户行为,为了保障售票系统的安全稳定运行及维护公平公正的售票环境,提出了基于大数据技术的海量用户行为日志分析系统架构,有效地识别出异常购票行为。
  • [1] 朱建生,王明哲,杨立鹏,等. 12306 互联网售票系统的架构优化及演进[J]. 铁路计算机应用, 2015,24(11):1-4.[2] 任 凯 , 邓 武,俞 琰. 基于大数据技术的网络日志分析系统研究[J]. 现代电子技术,2016(2):39-41.[3] 郝 璇. 基于Apache Flume 的分布式日志收集系统设计与实现[J]. 软件导刊 , 2014(7):110-111.[4] 王 岩,王 纯. 一种基于Kafka 的可靠的Consumer 的设计方案[J]. 软件,2016, 37(1).[5] 胡宇舟,范 滨,顾学道,等. 基于Storm 的云计算在自动清分系统中的实时数据处理应用[J]. 计算机应用,2014(s1):96-99.[6] 唐长城,杨 峰,代 栋,等. 一种基于HBase 的数据持久性和可用性研究[J]. 计算机系统应用,2013(10):175-180.[7] 姚登举,杨 静,詹晓娟. 基于随机森林的特征选择算法[J].吉林大学学报:工学版, 2014,44(1):137-141.[8] Kanungo T, Mount D M, Netanyahu N S, et al. An efficient k-means clustering algorithm: analysis and implementation[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence, 2002, 24(7):881-892.
出版历程
  • 收稿日期:  2017-01-06
  • 刊出日期:  2017-05-25

目录

    /

    返回文章
    返回