基于铁路出行数据的旅客常住地智能识别算法研究

常住地是判断旅客消费能力与收入水平的重要因素，利于根据旅客常住地进行个性化产品推荐。针对铁路客票发售与预订系统的海量出行数据，依据逻辑判断与概率计算设计了铁路旅客常住地智能识别算法；最后利用Scala语言在铁路客运大数据平台上实现算法，并针对最近两年铁路旅客出行数据进行案例验证，结论表明:该算法有效，旅客常住地信息的识别率为67.7%。