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《南京航空航天大学》 2012年
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基于旅客行为的航空旅客细分模型研究及其实现

潘玲玲  
【摘要】:近年来,市场经济不稳定,民航业遭受了重大的打击。随着人们对交通需求的增大,各个交通行业都加大力度争夺市场,这无形中加重了民航业的压力。各大航空公司开始从客户的增量竞争转向客户的存量竞争,为了把握优质客户资源,越来越多的航空公司施行了客户关系管理(CRM)系统,从而进行有效的客户细分。 目前,民航领域主流旅客细分方法一般基于旅客价值,即根据旅客消费金额来实现细分。对于民航业这一特殊的领域,该方法有失偏颇,不能考虑旅客其他行为特征。因此,本文提出基于旅客行为的航空旅客细分模型,结合聚类技术进行细分。首先针对民航旅客行为属性特征,结合DBSCAN算法和核方法,消除民航旅客行为属性分布散乱、数据差异不明显等缺点。该方法是以牺牲时间效率为前提的,在信息爆炸的时代,民航客户系统中每天都会产生成千上万条信息数据,时间效率成为了必要的考虑因素。因此,本文接着利用当前较为流行的分布式并行计算技术,将该串行聚类算法并行化,计算过程中,针对民航客户“两端少,中间多”的特征,引入密度因子的概念,对合并方法进行了适当的改进。实验证明,本文的聚类方法适用于基于旅客行为的航空旅客细分模型,不仅提高了聚类结果的准确率,而且大大提升了聚类的时间效率。 本文最后给出了基于旅客行为细分模型的实现案例,对A航空公司客户进行细分,并对结果进行了分析,指出相应的营销策略,为A航空公司乃至整个民航领域提出了很好的市场战略指导。
【学位授予单位】:南京航空航天大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TP311.13;F562;F274

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【参考文献】
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