[發明專利]民航領域旅客價值的預測方法

在審

• 申請號: 201811387226.6
• 申請日: 2018-11-21
• 公開（公告）號: CN109522372A
• 公開（公告）日: 2019-03-26
• 發明（設計）人: 韓升;林友芳;武志昊;萬懷宇;董興業;王晶
• 申請（專利權）人: 北京交通大學
• 主分類號: G06F16/28
• 分類號: G06F16/28;G06N3/08;G06Q30/02
• 代理公司: 北京紅福盈知識產權代理事務所(普通合伙) 11525
• 代理人: 陳月福

1.一種民航領域旅客價值的預測方法，其特征在于，包括：

從民航領域中的旅客訂座記錄數據和第三方數據中抽取信息，形成旅客行為關系數據；

對所述旅客行為關系數據進行分析和預處理，構建用戶行為信息；

基于所述用戶行為信息構建用戶價值的多維度評估模型；

基于所述用戶價值的多維度評估模型計算出旅客價值。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述的從民航領域中的旅客訂座記錄數據及第三方數據中抽取信息，形成旅客行為關系數據，包括：

對旅客訂座記錄數據和第三方數據進行抽取、清洗工作，形成旅客行為關系數據，所述旅客訂座記錄數據中的個體行為屬性數據的結構如表1所示；

表1

所述第三方數據包括旅客的群體數據，該群體數據包括旅客所在的城市群，該城市群中的城市屬性的描述如表2所示：

表2

。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述的對所述旅客行為關系數據進行分析和預處理，構建用戶行為信息，包括：

對所述旅客行為關系數據進行分析和預處理，該分析和預處理包括缺失值處理、異常值分析、屬性規約、清洗和變換，利用分析和預處理后的旅客行為關系數據構建用戶行為信息，該用戶行為信息形成了用戶在特定時間窗口內的屬性信息，該屬性信息用三元組(id，t，features)的形式表示，其中id表示用戶的標識，t指第t個時間窗口；features表示第t個時間窗口內用戶的特征；

Features的具體設計如表3所示：

表3

。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述的基于所述用戶行為信息構建用戶價值的多維度評估模型，包括：

基于所述用戶行為信息構建用于評估用戶價值的多維度的RFUM模型，該RFUM模型包括旅客特定時間窗口內最近消費時間R、特定時間窗口的購買頻率F、每公里單位收入U和飛行總里程數M；

T為當前窗口結束時間，T-1為前一窗口結束時間，t_i為當前窗口內第i次購票發生時間；

r_i為旅客第i次購買的折扣率，RASK_i為旅客第i次飛行的RASK，d_i為旅客第i次飛行的距離。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述的基于所述用戶價值的多維度評估模型計算出旅客價值，包括：

將所述RFUM模型多維特征轉換為數值變量，計算出下一個時間窗口中的旅客價值CV：

CV＝w1×R+w2×F+w3×U+w4×M

w1，w2，w3，w4為設定的權重值。