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

  更多相關(guān)文章： 二部圖 隨機(jī)游走 潛在高價值旅客 行為偏好 TCSDG模型 并行細(xì)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(jī)且對航空公司旅客運輸收入貢獻(xiàn)較大的常旅客,忽略了那些當(dāng)前乘機(jī)次數(shù)較少但未來可能有較大乘機(jī)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(wù)。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(zhǔn)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(jī)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(jìn)行隨機(jī)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(jī)次數(shù)較少但未來具有乘機(jī)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(xì)分研究,以發(fā)現(xiàn)潛在高價值旅客的不同行為偏好,進(jìn)一步為航空公司產(chǎn)品的制定和旅客個性化推薦服務(wù)提供支撐。針對目前航空公司旅客細(xì)分普遍使用的細(xì)分指標(biāo)不夠精細(xì)導(dǎo)致細(xì)分結(jié)果粗糙的問題,本文在傳統(tǒng)細(xì)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(tuán)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(wù)。針對旅客歷史訂票數(shù)據(jù)龐大、難以在單機(jī)進(jìn)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(xì)分并行化算法。使用一臺主機(jī)結(jié)點、四臺從機(jī)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(jìn)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(jī)游走 潛在高價值旅客 行為偏好 TCSDG模型 并行細(xì)分
【學(xué)位授予單位】：中國民航大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)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(xì)分研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.3 客戶細(xì)分應(yīng)用現(xiàn)狀14
• 1.2.4 客戶細(xì)分在民航業(yè)的應(yīng)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(jī)游走18-22
• 2.1.1 二部圖理論18-19
• 2.1.2 二部圖上的隨機(jī)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(jī)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(biāo)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(xì)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(xì)分算法38-40
• 4.3 基于TCSDG模型的民航旅客細(xì)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(xì)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(xiàn)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(jī)游走的乳腺腫塊分割算法[J];浙江大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版);2011年10期

2 楊俊峰;司文杰;;陀螺隨機(jī)游走對導(dǎo)彈自瞄準(zhǔn)精度的影響[J];航天控制;2012年05期

3 劉o，

本文編號：545103