Passageraruppgifter (PNR) står i centrum för resebranschen. Skapade när en resplan bokas innehåller de rese- och passagerarinformation. Det är vanligt att flygbolag och andra aktörer inom branschen utbyter och får tillgång till varandras PNR, vilket skapar utmaningen att använda dem utan att bryta mot lagstiftningen om ägande av uppgifter. För att ta itu med denna svårighet föreslår vi en metod för att generera realistiska syntetiska PNR-uppgifter med hjälp av Generativa kontradiktoriska nätverk. Till skillnad från andra GAN-tillämpningar består PNR-uppgifter av kategoriska och numeriska egenskaper med saknade/NaN-värden, vilket gör användningen av GAN-uppgifter utmanande. Vi föreslår en lösning baserad på Cramér GANs, kategorisk funktion inbäddning och en Cross-Net arkitektur. Metoden testades på en riktig PNR-datauppsättning och utvärderades i termer av distributionsmatchning, memorering och prestanda för prediktiva modeller för två verkliga affärsproblem: kundsegmentering och prognoser om passagerar nationalitet. Resultaten visar att de genererade uppgifterna stämmer bra överens med de verkliga PNR-uppgifterna utan att memorera dem och att de kan användas för att utbilda modeller för verkliga affärsapplikationer.
I Ref föreslogs en GAN-baserad arkitektur för att generera syntetiska passageraruppgifter, hantera saknade värden och en blandning av kategoriska och numeriska variabler.
Airline Passenger Name Record Generation using Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}