融合多任务深度学习与主动学习的民航常旅客缺失数据填补

针对用溯源法主动对数据记录进行真实值填补成本较高的问题,结合多任务学习与主动学习的优势,提出一种深度多任务主动学习网络,将缺失数据填补任务与常旅客价值分类任务同时进行训练。此外,考虑到生产大数据环境,提出一种基于Spark的主动填补运行机制,使得深度多任务网络模型能在大数据环境下高效运行。实验表明,模型在不损失数据填补和分类性能的前提下,模型可有效降低所需训练数据的规模,进而减少训练模型所需时间以及人工标记样本所耗费的人力成本。