基于旅客行為的航空旅客細分模型研究及其實現(xiàn).pdf

1、近年來，市場經濟不穩(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向客戶的存量競爭，為了把握優(yōu)質客戶資源，越來越多的航空公司施行了客戶關系管理（CRM）系統(tǒng)，從而進行有效的客戶細分。
　　目前，民航領域主流旅客細分方法一般基于旅客價值，即根據旅客消費金額來實現(xiàn)細分。對于民航業(yè)這一特殊的領域，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分模型，結合聚類技術進行細分。首先針對民航旅客行為屬性特征，結合DBSCAN算法和核方法，消除民航旅客行為屬性分布散亂、數據差異不明顯等缺點。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)中每天都會產生成千上萬條信息數據，時間效率成為了必要的考慮因素。因此，本文接著利用當前較為流行的分布式并行計算技術，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