【摘 要】
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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
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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-航线选择的二部图网络,通过计算旅客相关性和航线相关性分别构建了旅客相关关系网络和航线相关关系网络,并采用node2vec对相关关系网络中的节点进行向量表示,以解决高维稀疏问题。在民航旅客两年的订票日志数据集上的实验结果表明,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相较于基于旅客相似性的航空公司-航线选择行为预测模型,有更高的精准度和召回率。
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