[發明專利]一種基于機器學習的郵輪游客需求預測方法

有效

• 申請號: 201910394384.2
• 申請日: 2019-05-13
• 公開（公告）號: CN110163431B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發明（設計）人: 丁煒杰;何寧;胡世南;李嘉寧;王高帥
• 申請（專利權）人: 中船第九設計研究院工程有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q30/0202;G06Q50/14;G06F18/2413
• 代理公司: 上海政濟知識產權代理事務所(普通合伙) 31479
• 代理人: 輦甲武

1.一種基于機器學習的郵輪游客需求預測方法，其特征在于，該方法包括：根據游客樣本數據，采用機器學習k-近鄰算法，預測目標人群潛在游客的旅途消費需求，進而為郵輪的方案設計提供數據支持；

具體按下述步驟進行：

步驟一：收集樣本數據：設計調研表格，收集機器學習所需的樣本數據，每條樣本數據包括一位游客的游客特征，以及該游客在郵輪上的消費需求即游客消費需求；

步驟二：處理樣本數據：對調研樣本數據中的游客特征逐一進行歸一化處理；

步驟三：使用算法進行預測：輸入目標人群的特征數據，使用k-近鄰算法，預測目標人群每一位游客的消費需求，進而進一步統計分析目標人群的消費需求，由此為郵輪的方案設計提供數據支持；

所述步驟一的具體操作方法如下：

(一)設計調研表格

(I)調研表格的游客特征，包括性別、年齡范圍、學歷、收入范圍、同行人數、出行時長；游客特征的數量可擴充；

(II)調研表格的游客消費需求，包括航線、住艙類型、免費體驗需求、收費體驗需求、可接受消費額度；其中，免費體驗需求按優先級選三項，收費體驗需求按優先級選三項；游客消費需求的數量可擴充；

(二)填寫調研表格，獲取游客樣本數據

通過郵輪運營公司或者發放調研問卷之類的途徑，讓游客填寫調研表格，獲取游客樣本數據；

所述步驟二的具體操作方法如下：

對調研表格的游客樣本數據中的m項游客特征逐一進行歸一化處理，得到m個特征值；當m＝6時，這m個特征值為a₀,b₀,c₀,d₀,e₀,f₀；

所述步驟三的具體操作方法包括以下步驟：

(I)獲取目標人群n位游客的游客特征數據；

(II)將目標人群的每個人即每一位游客的游客特征數據歸一化；第1人的特征值以a₁,b₁,c₁,d₁,e₁,f₁表示；第2人的特征值以a₂,b₂,c₂,d₂,e₂,f₂表示；依次類推；第n人的特征值以a_n,b_n,c_n,d_n,e_n,f_n表示；

(III)航線需求預測

①選取目標人群中的第1人，計算樣本數據集的每一條記錄的m個特征值a₀,b₀,c₀,d₀,e₀,f₀與第1人的m個特征值a₁,b₁,c₁,d₁,e₁,f₁的距離d；

②按照距離d排序，搜索k個距離最近的樣本的航線需求標簽，預測第1人的航線需求，亦即，將距離最近的k個樣本的航線需求標簽作為第1人的航線需求標簽；k為自然數，可調；

③按上述步驟①和步驟②的方法，遍歷目標人群的剩余人員，第2人、第3人……第n人，預測他們每個人的航線需求；

亦即，預測第n人的航線需求的方法如下：

首先，選取目標人群中的第n人，計算樣本數據集的每一條記錄的6個特征值a₀,b₀,c₀,d₀,e₀,f₀與第n人的6個特征值a_n,b_n,c_n,d_n,e_n,f_n的距離d；

然后，按照距離d排序，搜索k個距離最近的樣本的航線需求標簽，預測第n個人的航線需求；k為自然數，可調；

④根據對目標人群的航線需求預測結果，進行統計分析，由此為郵輪的方案設計提供數據支持。