基于随机游走的潜在高价值旅客发现及细分研究

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1、硕士学位论文基于随机游走的潜在高价值旅客发现及细分研究研究生姓名：徐冰宇导师姓名：冯霞教授2015年5月4日分类号：TP391密级：公开UDC：004.9学号：1205031中国民航大学硕士学位论文基于随机游走的潜在高价值旅客发现及细分研究研究生姓名：徐冰宇导师姓名：冯霞教授申请学位类别：工学硕士学科专业名称：计算机科学与技术所在院系：计算机科学与技术学院论文答辩日期：2015年5月4日2015年5月4日PotentialHighValuePassengersDiscoveryandSegmentationResearchBasedonRandomWalkADissertation

2、SubmittedtoCivilAviationUniversityofChinaFortheAcademicDegreeofMasterofEngineeringBYXu-BingyuSupervisedbyProf.FENG-XiaSchoolofComputerScienceandTechnologyCivilAviationUniversityofChinaMay2015中国民航大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文居我个人在导师指导下进行的研巧工作及取得的研究，成果，论文中不包含其他人己经发。尽我所知除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外表或撰写过的研巧成

3、果，也不包含为获得中国民航大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。Ｖ＇．研究生签名日期：当１＾７；中国民航大学学位论文使用授权声明中国民航大学、国家图书馆有权保留本人所送交学位论、中国科学技术信息研巧所文的复印件和电子文档，可Ｗ采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档一，允许论文被查阅和借閲的内容和纸质论文的内容相致，。除在保密期内的保密论文外可公布（包括刊登）论文的全部或部分内容）中国民航。论文的公布（包括刊登授权大学研巧生部办理。之化

4、研巧牛游名导师痛名：為爷曰期：、中国民航大学硕士学位论文摘要近年来，越来越多的航空公司开始实行客户关系管理，但目前航空公司客户关系管理关注的对象都是经常乘坐飞机且对航空公司旅客运输收入贡献较大的常旅客，忽略了那些当前乘机次数较少但未来可能有较大乘机需求的潜在高价值旅客。事实上，挖掘发现这些潜在高价值旅客，不仅能给航空公司带来新的潜在收益，而且能使这些潜在高价值旅客获得更好的服务。针对潜在高价值旅客历史订票数据较少、使用现有的建立在数据统计基础上的里程累积法和RFM模型等都难以准确描述其价值这一问题，本文开展基于旅客-航线二部图随机游走的潜在高价值旅客发现研究，其核心思想是：首先

5、构建旅客-航线二部图模型描述旅客选择各航线的频次，在此基础上，对旅客-航线二部图进行随机游走以挖掘发现每个旅客的潜在飞行需求，最后结合每条航线的价值（比如距离、运价等），计算每个旅客的潜在价值。在民航旅客订票数据上的实验表明，该方法可以发现目前乘机次数较少但未来具有乘机需求的潜在高价值旅客。在发现潜在高价值旅客群体之后，本文开展潜在高价值旅客细分研究，以发现潜在高价值旅客的不同行为偏好，进一步为航空公司产品的制定和旅客个性化推荐服务提供支撑。针对目前航空公司旅客细分普遍使用的细分指标不够精细导致细分结果粗糙的问题，本文在传统细分方法的基础上结合民航旅客历史订票数据的特点，提出一种对

6、旅客出行时间、舱位等订票行为偏好综合考虑的TCSDG模型。在民航旅客订票数据上的实验表明，该模型可以反映旅客的出行时间偏好、座位偏好、折扣偏好及团体出行偏好等，有助于航空公司根据旅客的不同行为偏好对旅客提供个性化的推荐服务。针对旅客历史订票数据庞大、难以在单机进行存储和计算这一问题，本文提出了在Hadoop并行计算平台上的、基于TCSDG模型的民航旅客细分并行化算法。使用一台主机结点、四台从机结点构建了并行计算平台，对全行业两年订票数据进行分析和处理，实现了潜在高价值旅客按行为偏好特征的高效簇划分。关键词：二部图；随机游走；潜在高价值旅客；行为偏好；TCSDG模型；并行细分I中国民

7、航大学硕士学位论文AbstractInrecentyears,moreandmoreairlinesbegantoimplementcustomerrelationshipmanagement(CRM).However,therearelargenumbersofpotentialhigh-valuepassengerswhotakeplanefewerbuthavelargedemandofflightinfuturewereignoredbyairlines.In