民航新旅客成长性预测方法研究

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1、学校代码：密级：公开遥乂硕士学位论文民航新旅客成长性预测方法研究作者姓名张奥爽学科专业计算机科学与技术指导教师林友芳教授培养院系计算机与信息技术学院二零一五年四月硕士学位论文民航新旅客成长性预测方法研宄作者：张奥爽导师：林友芳北京交通大学年月学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权北京交通大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，提供阅览服务，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供査阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。学校可以为存在

2、馆际合作关系的兄弟高校用户提供文献传递服务和交换服务。保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年參月日签字日期年；中图分类号：学校代码：密级：公开北京交通大学硕士学位论文民航新旅客成长性预测方法研宄作者姓名：：张奥爽学号导师姓名：林友芳职称：教授学位类别：工学学位级别：硕士学科专业：计算机科学与技术研究方向：数据与知识工程北京交通大学年月致谢本论文的顺利完成与我的导师林友芳教授的悉心指导是密不可分的。论文从选题到研究方法的改进直至最终论文的修改，林老师都给予了我很多的指导。林老师严谨的治学态度和高

3、效的工作方法也使我受益匪浅。在林老师的带领下，研究所的整体科研实力为本文研究工作的顺利完成提供了极大的便利。此外，在生活和学习上，林老师也给予了我莫大的关心和帮助。在此，衷心感谢林老师在我研究生阶段对我的培育之恩。同时，我还要感谢研宄所内的多位老师和学长的帮助和支持。万怀宇博士和武志昊博士对于论文立意、实验改进都提出了很多建设性的意见。特别是万怀宇博士，不辞辛劳，抽出很多时间与我进行技术细节讨论，并在研究一度遭遇困难时给我莫大的鼓励。此外，韩升老师、唐锐老师也给予我很大的帮助，是我学习和生活中的良师益友。此外，在整个研究生阶段及论文

4、撰写期间，林明杰、蒋睿等学长，张献、韦正生、陈军、王琨琨、王志伟、温真真等同窗，叶绍贵、黄文华等学弟学妹都对本文的工作给予了帮助。感谢你们的热心帮助和无限的智慧，使本文从内容到细节都更上一层楼。最后，我要感谢我的父母，他们的理解和支持使我能够在学校专心致志地完成学业。同时也要特别感谢王文博同学一直以来的陪伴和鼓励。北京交通大学硕士学位论文摘要摘要随着民航业的高速发展和信息化，民航企业从各个基础业务系统中积累了大量的旅客数据，包括旅客个人信息、查询与订单数据和实际飞行数据等。如何从海量的基础业务数据中挖掘出有价值的知识成为民航领域当前

5、一个重大的课题。预测旅客价值成长性，特别是新旅客的成长性正是其—项非常有意义的研宂议题。如果能够对仅有少量历史出行记录的新旅客准确判断其未来市场价值，将有助于航空公司为其提供个性化的服务来吸引潜在的高价值客户，同时还可以对旅客进行细分，从而制定更丰富的营销策略，降低营销成本。本文将新旅客价值成长性预测问题形式化为分类问题。受限于历史数据的稀少，釆用传统分类方法对新旅客成长性的预测效果不如历史数据丰富的老旅客。为了弥补新旅客历史出行记录稀少而导致无法准确预测的缺陷，本文提出了一种基于旅客同行社会网络的组合预测方法。首先根据航空公司旅客

6、信息系统中记录的旅客历史出行记录提取旅客之间的社会关系并构建旅客同行网络，并采用更加合理的权重计算模型来衡量关系的强度。随后分别在旅客个体和旅客关系方面构建了丰富的特征属性进行新旅客成长性的初步预测。最后利用旅客的社会网络结构信息提出了一种有效的组合预测模型，该模型融合了旅客个体和旅客关系的预测结果，提升了整体预测效果。本文在某航空公司的真实数据集上构建了旅客同行社会网络，并根据网络分析的结果进行样本采集和样本分析。通过对比传统分类算法的分类效果，为本文选择了最合适的分类算法分别作为基于个体的分类器和基于关系的分类器。最终，在数据集

7、上设计的多组对比实验既证明了本文的研究意义，其结果也表明本文提出的方法对民航新旅客未来价值成长性的预测是非常有效的，能够有效地弥补新旅客历史数据匮乏的问题。同时该预测方法在两种价值度量模型上均有不同程度的性能提升，证明了本文的方法具有较好的通用性。关键词：民航；新旅客；成长性预测；社会网络；组合预测模型分类号：北京交通大学硕士学位论文，，北京交通大学硕士学位论文：：北京交通大学硕士学位论文目录目录觀弓丨胃研究背景研究目的及意义研究现状主要研究内容论文组织结构相关理论知识社会网络基础概念社会网络概述社会网络基本性质分类算法客户价值模型

8、本章小结构建民航旅客同行网络同行网络概述同行网络构建本章小结民航新旅客成长性预测问题定义模型总体框架特征构造基于个体属性的特征基于关系属性的特征成长性预测模型本章小结实验及结果分析同行网络构建及分析北京交通大学硕士学位论文目录同行网络