基于訂票行為的航空旅客劃分方法研究.pdf

1、近年來，隨著國內(nèi)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，民航旅客的數(shù)量急劇增加，國內(nèi)民航進(jìn)入快速發(fā)展模式。各航空公司為了應(yīng)對(duì)民航市場(chǎng)的激烈競(jìng)爭(zhēng)，分析民航不同旅客群體的出行偏好，進(jìn)而制定相應(yīng)的競(jìng)爭(zhēng)策略成為航空公司的迫切需求。為此，本文以航空旅客購票時(shí)記錄的客戶信息作為數(shù)據(jù)來源，采用聚類分析的方式，在對(duì)客戶群體進(jìn)行有效劃分的基礎(chǔ)上，分析航空旅客的出行偏好。
　　與傳統(tǒng)聚類算法分析的數(shù)值類型的數(shù)據(jù)不同，本文以記錄航空客戶訂票行為的數(shù)據(jù)作為分析對(duì)象，其特殊性在于

2、：首先，源數(shù)據(jù)為包含數(shù)值屬性和分類屬性的混合類型數(shù)據(jù)；其次，數(shù)據(jù)量龐大且分布存儲(chǔ)于各航空公司。為此，本文通過改進(jìn)現(xiàn)有聚類算法的方式使其適合于單一航空公司混合類型數(shù)據(jù)的聚類分析，從局部的角度分析單一航空公司的旅客出行偏好；進(jìn)而設(shè)計(jì)分布式聚類算法，以同時(shí)利用不同航空的旅客信息，從全局的角度來分析民航旅客的出行偏好。因此，本文的研究工作主要包括以下兩個(gè)方面：
　　（1）本文以旅客訂票過程中記錄的相關(guān)信息為基礎(chǔ)，將旅客群體劃分歸結(jié)為混合類

3、型數(shù)據(jù)的聚類問題，采用k-prototypes算法來實(shí)現(xiàn)航空旅客群體的有效劃分。同時(shí)，針對(duì)描述旅客購票信息的部分?jǐn)?shù)據(jù)屬性為離散值且類別眾多、語義模糊的不足，借助于民航領(lǐng)域知識(shí)對(duì)屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換表示，簡(jiǎn)化了屬性數(shù)據(jù)的類別信息，顯示表示屬性數(shù)據(jù)中的隱含知識(shí)；同時(shí)通過構(gòu)建旅客價(jià)值的定量計(jì)算模型，有效刻畫旅客價(jià)值，從而在對(duì)航空旅客進(jìn)行有效劃分的基礎(chǔ)上分析航空旅客的出行偏好。
　?。?）為了有效處理大規(guī)模分布式混合數(shù)據(jù)集，本文通過擴(kuò)展k-p

4、rototypes算法，以并行方式運(yùn)行 k-prototypes算法，結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)，提出了面向領(lǐng)域的并行k-prototypes算法（Domain based Parallel K-prototypes，DPKP），使得各自航空公司的旅客劃分和數(shù)據(jù)分析在各自站點(diǎn)完成，在提高算法運(yùn)行效率的同時(shí)保護(hù)了航空公司的商業(yè)隱私。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的聚類算法適合對(duì)航空旅客數(shù)據(jù)的劃分，不僅使得聚類結(jié)果的準(zhǔn)確性有所提高，而且聚類的時(shí)間效率也有提升。<