携程杀熟再次被曝,技术背锅也无法挽回用户

近期,携程因大数据杀熟再次成为舆论焦点。网友@陈利人爆料,在携程购买机票时遭遇价格突然上涨,随后在海航官网发现同一航班价格更低。此事件引发广泛讨论,揭露了携程利用大数据对老用户进行价格歧视的现象。

3月11号,网友@陈利人 爆料在携程购买机票,当时显示为17548元,就因支付时突然发现自己没有选择报销凭证,退回重选却被系统告知没有票了,等到重新搜索时价格变成了18987元。

贵了将近1500元,期间间隔不到10秒。

他当即退出软件重新登录,依旧是一样的高价。

陈利人觉得这件事太过奇怪,随即登录海航官网查询。意外发现同样的行程,不仅有余票,且价格仅为16890元。

陈利人立马截图把事情曝光到网络上,引起网友关于携程大数据杀熟的讨论。

这里,我说一下大数据杀熟的含义:大数据杀熟指的老用户使用过程中看到的价格可能高于新用户,消费同样的产品老用户反而需要更多的钱。

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而关于携程大数据杀熟,早在2018年的5月份,就已经有过先例。

当时不少网友反馈,同一个酒店的同一个房间,用不同手机预定居然出现了不同的价格。其中一个网友提供了订购的截图。

截图上显示,网友分别用两个账号订购当天同一酒店的同一房型,结果价格居然相差25元,其他网友也晒出了192元的差异。

一时间,携程“大数据杀熟”的声音此起彼伏,包括王局和演员韩雪,都曾在微博上公开吐槽携程:

其他被坑的小伙伴也不少:

最搞笑的是,甚至专门有人建了一个话题叫:#关于携程说起来都是泪#,2796位被携程坑了的小伙伴在里面各种吐槽自己的经历。甚至有大v专门组织了一次抽奖活动安慰和自己一样被携程坑过的小伙伴。

总结大家的经验,不难发现,携程的大数据杀熟,主要通过以下几种方式:

1、数据杀熟:老用户对于同一项服务的价格有时候会比新用户高。

2、下单之后无法取消订单:曾有人在携程上买过两张机票,因行程有变取消订单时,却被告知要收取一万八千多的退票费。

3、软件上的描述与实际情况差距很大,有时候买的五星级酒店服务,到店之后却发现与想象的差距太大。

携程在讨伐热潮中站出来声明称:

造成重新下单显示无票的原因,是2月26日发布的新版本中在机票预定程序中存在Bug——在该版本的全球订票系统中,每一次点击“支付”,即便没有付款,都会暂时占上预订的位子。

这导致再次搜索出现无票,系统自动推荐了更高舱位的机票。

不少网友看到声明后,纷纷表示这是什么操作?还有人模仿携程技术同学一脸懵逼状:又让我们背锅?!

不论携程把理由说得多么冠冕堂皇,我想也已经没有用户会信了,正如陈利人在微博中所说:用户信任的建立需要较长的时间,而信任的毁灭只需一旦。

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那我们普通用户在面对大数据杀熟又应该如何应对呢?

说到应对,我们首先要知道网站是通过什么方式“杀熟”的?

由于大数据的应用,网站可以轻易通过用户浏览的历史、搜索记录和收藏、下单等行为,刻画出该用户的画像。

如果你“幸运”地被划分到消费能力高的画像群里,那对不起,网站很有可能在你下次搜索产品时,给你推荐价格更高的了。

网站甚至还会实时分析你的消费意愿,对搜索产品的购买意向。

如果发现你此刻购买欲望非常强烈、购买需求非常迫切,也会有可能给你推荐高价格的产品。毕竟在急需的情况下,谁也不会花太多时间去货比三家。

知道对方的战略后,我们就有了对策。既然你要做用户画像,我们就要模糊我们的画像,让你捉摸不透,猜不准我的心理!

1、卸载重装

一举摧毁对方积攒许久的信息,伪装成新用户,家世清白,一干二净。说不定还会赶上新用户的福利,比如注册送红包等。(千万别使用原号码登录,相同账号的信息早已记录在案了)

2、关闭权限

每个软件使用过程中都会获取我们或多或少的信息,在使用一款APP之前,充分了解它的用户权限,在不影响使用的情况下关闭一些隐私权限。也可以有效避免被采集信息,从而被杀熟。

3、干扰搜索

既然平台分析需要收集你的搜索习惯和倾向,那你就尽量扰乱它的收集。比如你要买苹果,同时也搜索一下袜子、水壶等等。留下错误记录,降低平台数据的精确性,也不失为一种办法。

4、多方验证

如果涉及到交易,在觉得价格有问题的情况下,可以用其他人的手机(不同设备和账号)搜索对比一下。每个人消费能力和习惯都不同,用户画像也就不同,可以对比选择价格最低的下单。

技术的发展本来是为了更加方便我们的生活,却在大数据滥用的今天成了我们的跟踪器。今天会有大数据杀熟,明天会不会有大数据害命?

泽林教育(www.zelininfo.com)提醒大家:网络安全,数据安全,最终关乎着你我每个人的人身安全。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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