基于社会网络的民航旅客影响力计算研究

发布时间：2023-06-04 21:11

　　在市场营销领域存在一种病毒式营销方案,该方案要求利用有限的资源在用户群体中选择少量具有影响力的用户,然后利用社会网络让营销信息得以在短时间内传向更多的用户,该问题被形式化为影响力最大化问题。在民航旅客群体中,同样存在着一些非常具有影响力的旅客,他们对于航空公司的营销推广起到至关重要的作用。本文主要利用社会网络的相关知识,在民航旅客订座数据中挖掘旅客之间的关系,构建民航旅客社会网络,然后基于此网络挖掘旅客群体中最具影响力的旅客群体。具体工作包括:1.通过分析民航旅客订座数据(Passenger Name Record,简称为PNR),提出了一种基于PNR数据的民航旅客社会网络并行化构建方法。以旅客作为网络节点,通过挖掘旅客共同乘机和共同订票等行为定义节点间的边,同时提出了基于旅客同行置信度的边权重计算方法。在航空公司真实订票数据集上的实验证明了本文所提网络构建方法的有效性和可行性。2.针对民航旅客影响力计算问题,本文首先提出了一种基于网络拓扑结构和旅客出行行为的民航旅客影响力计算模型——CAPI-Rank模型,并结合社区结构中弱连接在信息传播中的作用,提出了一种新的影响力最大化算法——B...

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 民航旅客社会网络研究现状
        1.2.2 信息传播模型研究现状
        1.2.3 影响力最大化研究现状
    1.3 论文主要内容
    1.4 论文组织结构
第二章 社会网络影响力最大化相关理论
    2.1 社会网络
        2.1.1 社会网络概述
        2.1.2 社会网络的特性
        2.1.3 社区结构
    2.2 影响力传播模型
    2.3 影响力计算方法与评价指标
        2.3.1 常用的影响力度量方法
        2.3.2 影响力度量方法的评价指标
    2.4 影响力最大化问题
        2.4.1 影响力最大化问题描述及度量标准
        2.4.2 影响力最大化问题求解算法
    2.5 本章小结
第三章 基于PNR数据的民航旅客社会网络构建
    3.1 PNR数据
    3.2 民航旅客社会网络构建
        3.2.1 节点定义
        3.2.2 边定义
        3.2.3 边权重定义
        3.2.4 民航旅客社会网络并行化构建算法
    3.3 民航旅客社会网络构建实验
        3.3.1 实验数据
        3.3.2 实验环境
        3.3.3 实验流程
        3.3.4 实验结果及分析
    3.4 本章小结
第四章 基于网络结构和旅客出行行为的旅客影响力度量方法
    4.1 民航旅客影响力的定义
    4.2 基于网络结构的旅客影响力度量方法
    4.3 基于旅客出行行为的旅客影响力度量方法
    4.4 民航旅客个体影响力计算实验
        4.4.1 实验数据与实验环境
        4.4.2 实验流程及评价指标
        4.4.3 实验参数选择
        4.4.4 实验结果及分析
    4.5 本章小结
第五章 基于社区结构的民航旅客影响力最大化计算
    5.1 弱连接对信息扩散的影响
    5.2 基于社区结构的BCPIG算法
        5.2.1 算法思想
        5.2.2 算法描述
        5.2.3 算法分析
    5.3 民航旅客影响力最大化实验
        5.3.1 实验数据
        5.3.2 实验流程及评价指标
        5.3.3 实验结果及分析
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 全文总结
    6.2 展望
致谢
参考文献



本文编号：3831023