本文關鍵詞：面向民航需求建模的用戶查詢日志大數(shù)據分析方法研究與實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在現(xiàn)代民航業(yè)內,對客運需求的預測是航空公司收益管理的核心問題,精準的需求模型可以幫助航空公司更好的制定銷售策略,降低成本并提高收益。傳統(tǒng)的需求建模以歷史客運數(shù)據為基礎,其即時性和敏感性都受到數(shù)據基礎的限制,因此尋找新的需求建模思路是一個非常有行業(yè)價值的課題。在本文中,我們著眼于互聯(lián)網給民航業(yè)帶來的革新,發(fā)現(xiàn)旅客出行前通過網絡查詢機票信息已經日益普及。大量的旅客查詢日志數(shù)據保存在民航GDS(全球分銷系統(tǒng))系統(tǒng)中,蘊藏著大量有價值的信息。本文對旅客查詢日志進行了深入的分析與挖掘,為民航需求指數(shù)建模提供了新的思路。第一步,我們對民航業(yè)的機票查詢渠道模式進行了調查與分析,發(fā)現(xiàn)不同類型的查詢主體表現(xiàn)出不同的查詢行為模式,同時他們每次查詢背后隱藏的需求也完全不同。因此我們定義了渠道查詢行為模式的類別,然后分別從查詢時間頻率和查詢內容分布兩方面構造了渠道查詢行為的特征屬性集,最后使用多分類的方法對渠道行為進行了分類,從而將海量的查詢數(shù)據劃分為了不同的成分。第二步,我們采集了大量的歷史數(shù)據,以售票量、乘行量和收益等數(shù)據綜合表示旅客需求,通過實驗驗證了各個類別渠道中查詢量與旅客真實需求之間的相關性。最后我們以分類后的查詢數(shù)據作為輸入,替換了傳統(tǒng)預測算法中的歷史客運數(shù)據,從而得到了新的需求指數(shù)模型。我們利用歷史數(shù)據,在多個不同的場景下對傳統(tǒng)需求預測方法與本文提出的新方法進行了對比實驗,結果表明新方法在節(jié)假日和突發(fā)性事件期間能夠更加及時和準確地反映出需求的變化,預測結果更加貼近實際旅客流量變化。
【關鍵詞】：收益管理 需求預測 查詢行為建模 多分類
【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.13
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-10
• 1 引言10-15
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 研究目的及意義11
• 1.3 研究現(xiàn)狀11-13
• 1.4 主要研究內容13-14
• 1.5 論文組織結構14-15
• 2 相關理論知識15-24
• 2.1 多分類15-19
• 2.1.1 K-分類算法15-16
• 2.1.2 二分類支持向量機16
• 2.1.3 組合多分類器16-17
• 2.1.4 多分類支持向量機17-18
• 2.1.5 多分類線性規(guī)則算法18-19
• 2.2 回歸預測19-23
• 2.2.1 線性回歸19-21
• 2.2.2 非線性回歸21-22
• 2.2.3 虛擬變量回歸22-23
• 2.2.4 回歸預測算法總結23
• 2.3 本章小結23-24
• 3 數(shù)據處理24-33
• 3.1 基本定義24-25
• 3.2 查詢日志25-29
• 3.3 數(shù)據篩選29-31
• 3.4 歷史客運數(shù)據31-32
• 3.5 本章小結32-33
• 4 渠道查詢行為研究與分類33-47
• 4.1 問題定義33-34
• 4.2 特征構造34-40
• 4.2.1 時間序列特征35-38
• 4.2.2 內容分布特征38-40
• 4.3 分類實驗與分析40-46
• 4.3.1 分類算法構造40-41
• 4.3.2 評價指標41-42
• 4.3.3 實驗結果與分析42-46
• 4.4 本章小結46-47
• 5 需求預測建模47-56
• 5.1 問題定義47-48
• 5.2 模型構建48-51
• 5.2.1 天活躍需求48-50
• 5.2.2 乘行量預測50-51
• 5.3 實驗及分析51-55
• 5.3.1 熱門與冷門航線需求預測對比51-53
• 5.3.2 周期性假期需求預測對比53
• 5.3.3 突發(fā)性事件需求預測對比53-55
• 5.4 本章小結55-56
• 6 結論56-57
• 參考文獻57-60
• 作者簡歷及攻讀碩士學位期間取得的研究成果60-62
• 學位論文數(shù)據集62

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