民航新旅客成長性預測方法研究.pdf

1、隨著民航業(yè)的高速發(fā)展和信息化，民航企業(yè)從各個基礎業(yè)務系統(tǒng)中積累了大量的旅客數(shù)據，包括旅客個人信息、查詢與訂單數(shù)據和實際飛行數(shù)據等。如何從海量的基礎業(yè)務數(shù)據中挖掘出有價值的知識成為民航領域當前一個重大的課題。預測旅客價值成長性，特別是新旅客的成長性正是其中一項非常有意義的研究議題。如果能夠對僅有少量歷史出行記錄的新旅客準確判斷其未來市場價值，將有助于航空公司為其提供個性化的服務來吸引潛在的高價值客戶，同時還可以對旅客進行細分，從而制定更豐

2、富的營銷策略，降低營銷成本。
　　本文將新旅客價值成長性預測問題形式化為分類問題。受限于歷史數(shù)據的稀少，采用傳統(tǒng)分類方法對新旅客成長性的預測效果不如歷史數(shù)據豐富的老旅客。為了彌補新旅客歷史出行記錄稀少而導致無法準確預測的缺陷，本文提出了一種基于旅客同行社會網絡的組合預測方法。首先根據航空公司旅客信息系統(tǒng)中記錄的旅客歷史出行記錄提取旅客之間的社會關系并構建旅客同行網絡，并采用更加合理的權重計算模型來衡量關系的強度。隨后分別在旅客個體

3、和旅客關系方面構建了豐富的特征屬性進行新旅客成長性的初步預測。最后利用旅客的社會網絡結構信息提出了一種有效的組合預測模型，該模型融合了旅客個體和旅客關系的預測結果，提升了整體預測效果。
　　本文在某航空公司的真實數(shù)據集上構建了旅客同行社會網絡，并根據網絡分析的結果進行樣本采集和樣本分析。通過對比傳統(tǒng)分類算法的分類效果，為本文選擇了最合適的分類算法分別作為基于個體的分類器和基于關系的分類器。最終，在數(shù)據集上設計的多組對比實驗既證明了