面向航空公司-航线选择的民航旅客行为建模研究

发布时间：2021-09-13 21:01

　　分析民航旅客出行航空公司-航线选择行为,发现旅客固有模式并对旅客未来出行可能的航空公司-航线选择行为进行预测,不仅有助于航空公司针对不同旅客实施个性化出行产品推荐以提升旅客满意度;而且,有助于航空公司根据个体旅客出行需求发现群体出行模式,从而做出航线规划决策。本文重点研究面向航空公司-航线选择的民航旅客行为建模,具体工作如下:借鉴传统基于用户协同过滤的推荐算法,提出基于旅客相似性的航空公司-航线选择行为预测模型。首先,分别采用旅客矢量相似性计算和旅客相关关系网络间的相关性计算这两种方法来发现目标旅客的相似旅客集,然后结合旅客自身偏好和相似旅客偏好对旅客未来可能的航空公司-航线选择行为进行预测。在民航旅客两年的订票日志数据集上的实验结果表明,基于旅客相似性的航空公司-航线选择行为预测模型相较于传统的基于航空公司-航线热度、基于历史选择等预测办法有更高的精准度和召回率。考虑到旅客未来的航空公司-航线选择行为不仅受其自身偏好和相似旅客偏好影响,同时也受航线间的相关性影响,提出了融合旅客相关关系及航线相关关系的航空公司-航线选择行为预测模型,基于民航旅客订票日志构建了旅客对航空公司-航线选择的... 

【文章来源】：中国民航大学天津市

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

民航PNR数据示意图

相似旅客对旅客出行的影响示意图

旅客-旅客相关关系网络示意图

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于旅客出行意图的航线潜在价值计算模型[J]. 徐涛,徐召朋,卢敏.  交通运输系统工程与信息. 2018(05)
[2]一种融合个体属性与社交关系的民航旅客价值度量方法[J]. 丁建立,刘晓庆,王家亮.  航空学报. 2018(02)
[3]网络表示学习综述[J]. 涂存超,杨成,刘知远,孙茂松.  中国科学:信息科学. 2017(08)
[4]基于改进马尔可夫链的航线预测算法[J]. 王中强,陈继德,彭舰,黄飞虎,仝博.  计算机应用. 2017(07)
[5]基于用户的协同过滤算法的推荐效率和个性化改进[J]. 王成,朱志刚,张玉侠,苏芳芳.  小型微型计算机系统. 2016(03)
[6]民航旅客订票行为细分及群体特征分析[J]. 冯霞,徐冰宇,卢敏.  计算机工程与设计. 2015(08)
[7]社会化推荐系统研究[J]. 孟祥武,刘树栋,张玉洁,胡勋.  软件学报. 2015(06)
[8]基于社交网络的民航旅客偏好建模[J]. 林友芳,王琨琨,周超,万怀宇,武志昊.  北京交通大学学报. 2014(06)
[9]协同过滤推荐技术综述[J]. 冷亚军,陆青,梁昌勇.  模式识别与人工智能. 2014(08)
[10]在线社交网络影响力分析[J]. 吴信东,李毅,李磊.  计算机学报. 2014(04)

博士论文
[1]推荐系统中协同过滤算法若干问题的研究[D]. 张亮.北京邮电大学 2009

硕士论文
[1]基于聚类分析的航线旅客市场预测方法研究[D]. 王喆.南京航空航天大学 2009
[2]航空公司航线决策中的旅客需求研究[D]. 俞桂杰.中国民航大学 2007



本文编号：3395341