本文關(guān)鍵詞：基于隨機游走的潛在高價值旅客發(fā)現(xiàn)及細分研究

  更多相關(guān)文章： 二部圖 隨機游走 潛在高價值旅客 行為偏好 TCSDG模型 并行細分

【摘要】：近年來,越來越多的航空公司開始實行客戶關(guān)系管理,但目前航空公司客戶關(guān)系管理關(guān)注的對象都是經(jīng)常乘坐飛機且對航空公司旅客運輸收入貢獻較大的常旅客,忽略了那些當前乘機次數(shù)較少但未來可能有較大乘機需求的潛在高價值旅客。事實上,挖掘發(fā)現(xiàn)這些潛在高價值旅客,不僅能給航空公司帶來新的潛在收益,而且能使這些潛在高價值旅客獲得更好的服務。針對潛在高價值旅客歷史訂票數(shù)據(jù)較少、使用現(xiàn)有的建立在數(shù)據(jù)統(tǒng)計基礎(chǔ)上的里程累積法和RFM模型等都難以準確描述其價值這一問題,本文開展基于旅客-航線二部圖隨機游走的潛在高價值旅客發(fā)現(xiàn)研究,其核心思想是:首先構(gòu)建旅客-航線二部圖模型描述旅客選擇各航線的頻次,在此基礎(chǔ)上,對旅客-航線二部圖進行隨機游走以挖掘發(fā)現(xiàn)每個旅客的潛在飛行需求,最后結(jié)合每條航線的價值(比如距離、運價等),計算每個旅客的潛在價值。在民航旅客訂票數(shù)據(jù)上的實驗表明,該方法可以發(fā)現(xiàn)目前乘機次數(shù)較少但未來具有乘機需求的潛在高價值旅客。在發(fā)現(xiàn)潛在高價值旅客群體之后,本文開展?jié)撛诟邇r值旅客細分研究,以發(fā)現(xiàn)潛在高價值旅客的不同行為偏好,進一步為航空公司產(chǎn)品的制定和旅客個性化推薦服務提供支撐。針對目前航空公司旅客細分普遍使用的細分指標不夠精細導致細分結(jié)果粗糙的問題,本文在傳統(tǒng)細分方法的基礎(chǔ)上結(jié)合民航旅客歷史訂票數(shù)據(jù)的特點,提出一種對旅客出行時間、艙位等訂票行為偏好綜合考慮的TCSDG模型。在民航旅客訂票數(shù)據(jù)上的實驗表明,該模型可以反映旅客的出行時間偏好、座位偏好、折扣偏好及團體出行偏好等,有助于航空公司根據(jù)旅客的不同行為偏好對旅客提供個性化的推薦服務。針對旅客歷史訂票數(shù)據(jù)龐大、難以在單機進行存儲和計算這一問題,本文提出了在Hadoop并行計算平臺上的、基于TCSDG模型的民航旅客細分并行化算法。使用一臺主機結(jié)點、四臺從機結(jié)點構(gòu)建了并行計算平臺,對全行業(yè)兩年訂票數(shù)據(jù)進行分析和處理,實現(xiàn)了潛在高價值旅客按行為偏好特征的高效簇劃分。
【關(guān)鍵詞】：二部圖 隨機游走 潛在高價值旅客 行為偏好 TCSDG模型 并行細分
【學位授予單位】：中國民航大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：F562;TP338.6
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 潛在客戶發(fā)現(xiàn)研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 客戶細分研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.3 客戶細分應用現(xiàn)狀14
• 1.2.4 客戶細分在民航業(yè)的應用現(xiàn)狀14-15
• 1.3 論文主要內(nèi)容15-16
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)16-18
• 第二章 相關(guān)理論18-26
• 2.1 二部圖及二部圖上的隨機游走18-22
• 2.1.1 二部圖理論18-19
• 2.1.2 二部圖上的隨機游走19-22
• 2.2 Hadoop簡介22-25
• 2.2.1 HDFS分布式文件系統(tǒng)23-24
• 2.2.2 MapReduce編程模型24-25
• 2.3 本章小結(jié)25-26
• 第三章 潛在高價值旅客發(fā)現(xiàn)26-37
• 3.1 旅客-航線二部圖建模26-27
• 3.2 基于隨機游走的潛在高價值旅客發(fā)現(xiàn)27-29
• 3.2.1 旅客潛在飛行需求27-28
• 3.2.2 旅客潛在價值28-29
• 3.2.3 潛在高價值旅客發(fā)現(xiàn)算法29
• 3.3 實驗29-36
• 3.3.1 實驗數(shù)據(jù)30-31
• 3.3.2 實驗環(huán)境31-32
• 3.3.3 實驗評價指標32
• 3.3.4 實驗過程及結(jié)果32-36
• 3.4 本章小結(jié)36-37
• 第四章 潛在高價值旅客細分37-53
• 4.1 TCSDG民航旅客偏好模型37-38
• 4.1.1 TCSDG模型參數(shù)遴選37-38
• 4.1.2 TCSDG模型參數(shù)計算38
• 4.2 基于TCSDG模型的民航旅客細分算法38-40
• 4.3 基于TCSDG模型的民航旅客細分算法并行化40-42
• 4.4 實驗42-51
• 4.4.1 實驗數(shù)據(jù)42
• 4.4.2 實驗流程42-43
• 4.4.3 并行化算法有效性和高效性驗證43-44
• 4.4.4 民航旅客TCSDG特征計算44-45
• 4.4.5 民航旅客并行細分45-51
• 4.5 本章小結(jié)51-53
• 第五章 總結(jié)與展望53-55
• 5.1 全文總結(jié)53
• 5.2 展望53-55
• 參考文獻55-59
• 致謝59-60
• 作者簡介60

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1 曹穎;郝欣;朱曉恩;夏順仁;;基于自動隨機游走的乳腺腫塊分割算法[J];浙江大學學報(工學版);2011年10期

2 楊俊峰;司文杰;;陀螺隨機游走對導彈自瞄準精度的影響[J];航天控制;2012年05期

3 劉o，

本文編號：545103