[發(fā)明專利]航空公司的收益管理方法、系統(tǒng)、介質(zhì)和電子設(shè)備

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201911376439.3
• 申請(qǐng)日: 2019-12-27
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111144946A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-05-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 肖銓武;陶彧;魏鵬;謝超
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海攜程商務(wù)有限公司
• 主分類號(hào): G06Q30/02
• 分類號(hào): G06Q30/02;G06Q30/06;G06Q50/30;G06K9/62;G06N20/00
• 代理公司: 上海弼興律師事務(wù)所 31283
• 代理人: 薛琦;張冉

本發(fā)明公開(kāi)了一種航空公司的收益管理方法、系統(tǒng)、介質(zhì)和電子設(shè)備,該方法包括:收集用戶在OTA平臺(tái)上的機(jī)票查詢數(shù)據(jù)和訂單數(shù)據(jù)以構(gòu)造一樣本集；對(duì)所述樣本集進(jìn)行數(shù)據(jù)處理以構(gòu)造衍生特征；采用XGBoost模型對(duì)數(shù)據(jù)處理完成后的樣本集進(jìn)行訓(xùn)練；以測(cè)試樣本對(duì)訓(xùn)練完成的XGBoost模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，以獲得所述測(cè)試樣本的購(gòu)買(mǎi)概率；根據(jù)調(diào)價(jià)航班的當(dāng)前售賣情況和所述購(gòu)買(mǎi)概率計(jì)算得到調(diào)價(jià)航班的建議價(jià)格。本方案能有效避免航線員因市場(chǎng)信息滯后，錯(cuò)誤的人工經(jīng)驗(yàn)等造成市場(chǎng)錯(cuò)誤判斷、定價(jià)過(guò)高或過(guò)低的問(wèn)題。能夠保證建議價(jià)格具有合理性以及起到平衡市場(chǎng)的作用，也避免了航司之間出現(xiàn)惡性價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)，尤其涉及航空公司的收益管理方法、系統(tǒng)、介質(zhì)和電子設(shè)備。

背景技術(shù)

隨著國(guó)內(nèi)機(jī)票價(jià)格不斷走低和人們出行的方式多樣化，國(guó)內(nèi)航班可選性的豐富程度給航空公司帶來(lái)一系列的問(wèn)題。比如如何根據(jù)實(shí)時(shí)市場(chǎng)票價(jià)信息進(jìn)行合理定價(jià)，如何在一個(gè)不充分競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)中博弈，以及如何在適度降價(jià)從而吸引價(jià)格敏感型用戶和避免票價(jià)過(guò)低帶來(lái)行業(yè)惡性競(jìng)爭(zhēng)之間取得均衡等等。各航空公司都希望通過(guò)制定合理的定價(jià)策略，在市場(chǎng)博弈中來(lái)實(shí)現(xiàn)己方收益最大化。

現(xiàn)有的航空公司的定價(jià)策略是通過(guò)航線員等人工經(jīng)驗(yàn)來(lái)判斷市場(chǎng)走向，進(jìn)而調(diào)整航班定價(jià)。該種方式存在市場(chǎng)信息滯后、人工經(jīng)驗(yàn)錯(cuò)誤等情形，導(dǎo)致航空公司的定價(jià)會(huì)過(guò)高或過(guò)低，從而影響航空公司的收益。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是為了克服現(xiàn)有技術(shù)中的航空公司的人工定價(jià)會(huì)過(guò)高或過(guò)低的缺陷，提供一種航空公司的收益管理方法、系統(tǒng)、介質(zhì)和電子設(shè)備。

本發(fā)明是通過(guò)下述技術(shù)方案來(lái)解決上述技術(shù)問(wèn)題：

一種航空公司的收益管理方法,其特點(diǎn)在于,包括:

S1、收集用戶在OTA(在線旅游)平臺(tái)上的機(jī)票查詢數(shù)據(jù)和訂單數(shù)據(jù)以構(gòu)造一樣本集；

S2、對(duì)所述樣本集進(jìn)行數(shù)據(jù)處理以構(gòu)造衍生特征；

S3、采用XGBoost(專注于梯度提升算法的機(jī)器學(xué)習(xí)函數(shù)庫(kù))模型對(duì)數(shù)據(jù)處理完成后的樣本集進(jìn)行訓(xùn)練；

S4、以一測(cè)試樣本對(duì)訓(xùn)練完成的XGBoost模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，以獲得所述測(cè)試樣本的購(gòu)買(mǎi)概率；

S5、根據(jù)需要調(diào)價(jià)的航班的當(dāng)前售賣情況和所述購(gòu)買(mǎi)概率計(jì)算得到所述航班的建議價(jià)格。

較佳地,所述樣本集包括航班的起飛日所在的星期、航段、提前訂票天數(shù)、購(gòu)買(mǎi)的航班的起飛時(shí)刻、競(jìng)飛航班的起飛時(shí)刻、購(gòu)買(mǎi)的航班的票價(jià)、競(jìng)飛航班的票價(jià)中的一項(xiàng)或多項(xiàng)。

較佳地,所述衍生特征包括航班之間的票價(jià)差、時(shí)刻差、航線的熱度排名、航空公司的排名中的一項(xiàng)或多項(xiàng)。

較佳地,步驟S3中的數(shù)據(jù)處理采用貝葉斯平滑或二維交叉變量的方法。

一種航空公司的收益管理系統(tǒng),其特點(diǎn)在于,包括:

樣本集構(gòu)造模塊，用于對(duì)收集的用戶在OTA平臺(tái)上的機(jī)票查詢數(shù)據(jù)和訂單數(shù)據(jù)構(gòu)造樣本集；

數(shù)據(jù)處理模塊，用于對(duì)所述樣本集進(jìn)行數(shù)據(jù)處理以構(gòu)造衍生特征；

訓(xùn)練模塊，用于以XGBoost模型對(duì)數(shù)據(jù)處理完成后的樣本集進(jìn)行訓(xùn)練；

預(yù)測(cè)模塊，用于以一測(cè)試樣本對(duì)訓(xùn)練完成的XGBoost模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，以獲得所述測(cè)試樣本的購(gòu)買(mǎi)概率；

計(jì)算模塊，用于根據(jù)需要調(diào)價(jià)的航班的當(dāng)前售賣情況和所述購(gòu)買(mǎi)概率計(jì)算得到所述航班的建議價(jià)格。

較佳地，所述樣本集包括航班的起飛日所在的星期、航段、提前訂票天數(shù)、購(gòu)買(mǎi)的航班的起飛時(shí)刻、競(jìng)飛航班的起飛時(shí)刻、購(gòu)買(mǎi)的航班的票價(jià)、競(jìng)飛航班的票價(jià)中的一項(xiàng)或多項(xiàng)。