鐵路客運營銷策略研究在把握客運市場需求、完善客運產(chǎn)品設(shè)計、促進企業(yè)提質(zhì)增效工作的開展等方面有重要意義。目前鐵路客運營銷存在對客運市場調(diào)研工作開展不徹底、對客運市場各類信息總結(jié)不全面、對客運需求把握不精確等一系列問題。大數(shù)據(jù)技術(shù)有助于鐵路旅客畫像系統(tǒng)的搭建,為鐵路客運營銷策略研究提供數(shù)據(jù)層面的支持。描述大數(shù)據(jù)鐵路旅客畫像系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)、標(biāo)簽體系建設(shè)及實現(xiàn),并結(jié)合鐵路客運大數(shù)據(jù)特征,運用基于時間序列分析的密度聚類方法,提出賦予標(biāo)簽體系時間維度的創(chuàng)新性設(shè)想。結(jié)合鐵路客運業(yè)務(wù)發(fā)展需要,探索該系統(tǒng)在旅客群體行為分析及鐵路日常、節(jié)假日客運營銷策略研究方面的應(yīng)用。 

【文章來源】：鐵道學(xué)報. 2020,42(08)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

傳統(tǒng)旅客畫像系統(tǒng)標(biāo)簽體系

建立旅客畫像系統(tǒng)的目標(biāo)是幫助鐵路客運部門更清晰地了解旅客群體,并做到根據(jù)客運需求合理設(shè)計客運產(chǎn)品,精準(zhǔn)且高效地制定客運營銷策略�；阼F路客運業(yè)務(wù)現(xiàn)狀,旅客畫像系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理層采用Hadoop架構(gòu),采用分布式數(shù)據(jù)處理方式,具有低成本高效性的特點。由于涉及大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),需對客運大數(shù)據(jù)進行清洗,形成有效數(shù)據(jù)后再進行相關(guān)性分析、聚類分析等。鐵路旅客畫像系統(tǒng)的數(shù)據(jù)獲取及分析層架構(gòu)見圖2。1.3 實時標(biāo)簽體系設(shè)計

鐵路旅客動態(tài)數(shù)據(jù)具有更新頻率快、時空差異性明顯的特點。基于少數(shù)樣本用戶特征分類的標(biāo)簽設(shè)計體系不再適用于當(dāng)前鐵路旅客畫像系統(tǒng)[6]。引入適用于時間序列數(shù)據(jù)的動態(tài)密度聚類方法[7],可以為鐵路旅客標(biāo)簽增加時間維度的屬性,實現(xiàn)用戶標(biāo)簽體系的自更新,以較低的歷史成本高效滿足在每一時間步上進行動態(tài)聚類的需求。算法通過識別本階段與前階段相比新增的旅客數(shù)據(jù)集和屬性產(chǎn)生變化的數(shù)據(jù)集,通過動態(tài)聚類原則實現(xiàn)每一階段各旅客數(shù)據(jù)集的類、屬性的更新,以i、i+1時刻為例:φi、φi+1為該時刻旅客屬性數(shù)據(jù)集;δi+1、γi+1為新增旅客集、屬性變化旅客集;displace、index分別為標(biāo)簽屬性與所屬類別;P為旅客屬性數(shù)據(jù)集內(nèi)包含的旅客樣本容量,見圖3。1.4 標(biāo)簽實現(xiàn)

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3452200