[發明專利]一種旅客流失時間預測方法及裝置

在審

• 申請號: 202010620852.6
• 申請日: 2020-06-30
• 公開（公告）號: CN111784049A
• 公開（公告）日: 2020-10-16
• 發明（設計）人: 趙耀帥;吳格;馮迪;楊程屹;李忠虎
• 申請（專利權）人: 中國民航信息網絡股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/30
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 張建

1.一種旅客流失時間預測方法，其特征在于，包括：

獲得延誤航班中旅客的旅客信息和與所述延誤航班的航班關聯信息；

在所述旅客信息和所述航班關聯信息中提取出至少一個目標特征信息；

將所述至少一個目標特征信息輸入至預先訓練好的流失預測模型中，獲得所述預先訓練好的流失預測模型輸出的流失預測結果；

當所述流失預測結果為流失時，將所述至少一個目標特征信息輸入至預先訓練好的流失時間預測模型中，獲得所述預先訓練好的流失時間預測模型預測的所述旅客的流失時間。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述旅客信息包括：旅客訂座記錄、旅客客票信息、旅客個人信息以及旅客歷史行為信息中的至少一種信息。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述航班關聯信息包括：航班信息、關聯機場信息、關聯氣象信息以及關聯航司信息中的至少一種信息。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述旅客信息和所述航班關聯信息中提取出至少一個目標特征信息，包括：

對所述旅客信息和所述航班關聯信息中預先設定的信息通過特征工程進行轉化，獲得至少一個目標特征信息。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述流失預測模型為隨機森林模型，所述將所述至少一個目標特征信息輸入至預先訓練好的流失預測模型中，獲得所述預先訓練好的流失預測模型輸出的流失預測結果，包括：

將所述至少一個目標特征信息輸入至預先訓練好的隨機森林模型中，以使所述隨機森林模型中包括的各決策樹分別根據所述至少一個目標特征信息進行分類判定，獲得各決策樹輸出的分類結果，根據各決策樹輸出的所述分類結果確定流失預測結果。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述至少一個目標特征信息輸入至預先訓練好的流失時間預測模型中，獲得所述預先訓練好的流失時間預測模型預測的所述旅客的流失時間，包括：

將所述至少一個目標特征信息輸入至預先訓練好的流失時間預測模型中，以使所述流失時間預測模型確定所述旅客在預設的各時間區間內的預測流失概率，根據所述旅客在預設的各時間區間內的預測流失概率，預測所述旅客的流失時間。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述根據所述旅客在預設的各時間區間內的預測流失概率，預測所述旅客的流失時間，包括：

其中，T為所述旅客的流失時間，N為預設的時間區間的數量，j為時間區間的編號，y_j為第j個時間區間，其中，時間區間y_j＝[t_j，t_j+1)，t_j和t_j+1為時間區間y_j的兩個端點，t_j和t_j+1分別表示時間區間y_j內距離所述延誤航班的計劃起飛時間的間隔時長，x為所述旅客的目標特征信息，P_w(y_j|x)為所述旅客在時間區間y_j內的預測流失概率。

8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：

確定所述延誤航班中流失時間早于預設目標時間的旅客的流失數量；

將所述延誤航班中的旅客總數量與所述流失數量作差，確定所述延誤航班在所述預設目標時間的航班需求旅客數量。