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文檔簡介
1、近年來,市場經(jīng)濟(jì)不穩(wěn)定,民航業(yè)遭受了重大的打擊。隨著人們對交通需求的增大,各個交通行業(yè)都加大力度爭奪市場,這無形中加重了民航業(yè)的壓力。各大航空公司開始從客戶的增量競爭轉(zhuǎn)向客戶的存量競爭,為了把握優(yōu)質(zhì)客戶資源,越來越多的航空公司施行了客戶關(guān)系管理(CRM)系統(tǒng),從而進(jìn)行有效的客戶細(xì)分。
目前,民航領(lǐng)域主流旅客細(xì)分方法一般基于旅客價值,即根據(jù)旅客消費金額來實現(xiàn)細(xì)分。對于民航業(yè)這一特殊的領(lǐng)域,該方法有失偏頗,不能考慮旅客其他行為特征
2、。因此,本文提出基于旅客行為的航空旅客細(xì)分模型,結(jié)合聚類技術(shù)進(jìn)行細(xì)分。首先針對民航旅客行為屬性特征,結(jié)合DBSCAN算法和核方法,消除民航旅客行為屬性分布散亂、數(shù)據(jù)差異不明顯等缺點。該方法是以犧牲時間效率為前提的,在信息爆炸的時代,民航客戶系統(tǒng)中每天都會產(chǎn)生成千上萬條信息數(shù)據(jù),時間效率成為了必要的考慮因素。因此,本文接著利用當(dāng)前較為流行的分布式并行計算技術(shù),將該串行聚類算法并行化,計算過程中,針對民航客戶“兩端少,中間多”的特征,引入密
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