發(fā)布時間：2015-01-05 11:07

 

【摘要】 在現(xiàn)實生活中,人們常常因為擁有相同的出行目的地而組成一個旅客團體共同乘機出行。推斷民航旅客團體出行目的是一個非常有趣且有價值的研究問題,因為推斷結果能為各個航空公司、航空管理部門甚至政府的服務及決策提供支撐,從而帶來有意義變化。在本文中,我們嘗試在乘客的旅行歷史記錄數(shù)據(jù)基礎上通過設計分類算法來解決這個問題。為克服傳統(tǒng)分類器的獨立同分布(IID)假設的約束,本文提出一種基于迭代分類的新型集體分類方法。首先,我們從民航相關部門提供的加密旅客出行記錄中抽取出旅客間的社會關系,并基于這些關系構建民航旅客共同出行網(wǎng)絡。在共同旅行網(wǎng)絡基礎上,進一步構造了一組特征指標用于描述不同類別的民航旅客團體,然后使用這些特征指標對旅客團體進行初步預分類。在預分類以后,我們使用集體分類的思想,利用不同旅客團體之間的重疊部分形成類別標簽,再使用這個標簽不斷進行迭代分類,當結果穩(wěn)定時迭代終止。我們在民航乘客的旅行記錄真實數(shù)據(jù)集上進行了實驗,結果表明集體迭代分類方法可以有效地推斷民航旅客團體旅行目的。最后,我們將旅客團體出行目的推斷方法應用于不同城市出發(fā)達到旅客團體的出行目的推斷,并利用推斷結果有效地分析城市的性質與發(fā)展趨勢。 

第一章引言

 

1.1研究背景

自二十一世紀以來，隨著民航業(yè)務的高速發(fā)展與人民生活水平的逐漸提高，乘機出行方式由于擁有機動性高、速度快，并且安全舒適等等諸多優(yōu)勢，越來越多的受到人們的青睞，成為出行的主要選擇之一。

據(jù)國家民航局統(tǒng)計，截止2011年年底，全國共有公用頒證機場180個，民航全行業(yè)運輸飛機在冊1764架數(shù)架，覆蓋了全國的經(jīng)濟總量76%的人口和70%的縣級行政單位。而在2012年，全國民航業(yè)已經(jīng)完成旅客運輸量3.2億人次。這些都表明了民航在我國經(jīng)濟發(fā)展與旅客運輸方面扮演著極其重要的角色，而且，民航業(yè)務的高速發(fā)展，也預示著民航的重要性在未來會更加凸顯。

民航領域的信息化也隨著民航業(yè)務的蓬勃發(fā)展不斷深入完善，民航的信息化系統(tǒng)離港系統(tǒng)、訂票系統(tǒng)和航班進出港系統(tǒng)積累了大量的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)既包括乘機旅客的個人信息，也包括了這些旅客的訂票、值機與旅程信息。由于每年旅客人次數(shù)量級別達到，所以民航的信息系統(tǒng)擁有了海量的旅客數(shù)據(jù)。

但是，如果存儲的這些海量數(shù)據(jù)不加以分析利用，不僅是一種資源浪費，更是一種存儲負擔。我所在的科研團隊致力于這些海量數(shù)據(jù)的挖掘與研宄，并取得了一系列的科研成果。其中一項成果就是首先提出并建立了民航共同旅行網(wǎng)絡網(wǎng)絡基于將民航旅客之間共同旅行次數(shù)作為旅客之間的關系建立，可以較好的反映旅客之間的關系。

基于共同旅行網(wǎng)絡，結合民航業(yè)務和其他組織部門的實際需求，筆耕文化推薦期刊，可以進行更加深入的研宄與分析。從而為民航或者其他組織部門提供相應的數(shù)據(jù)分析與決策支持。

 

1.2研究目的與意義

本文研究的主要目的是對民航旅客團體的出行目的進行推斷，并探索其應用方向。

民航旅客團體是指在一個旅客訂座記錄中，訂票的旅客人數(shù)大于等于10人的旅客群體。民航旅客團體訂票具有很強的指向性與目的性。因為乘機出行基本是遠距離、高成本的，所以當一個團體決定一起乘機去往某個地點時，可以看成他們是經(jīng)過仔細籌劃，有一定指向性與目的性的，這樣可以基本排除出行目的的隨意性與偶然性。

由于旅客團體具有出行目的單一明確的特征，若我們能對到達某個地區(qū)或從某個地區(qū)出發(fā)的旅客團體進行出行目的推斷，將會具有許多潛在的應用。例如，計算具有不同出行目的類型的旅客團體比例，可以了解一個地區(qū)的“吸引力”與“注意力”。“吸引力”與“注意力”是指從一個地區(qū)出發(fā)或到達一個地區(qū)的旅客團體目的的傾向性；通過觀察不同出行目的類型旅客團體的數(shù)量變化，可以了解一個地區(qū)某方面發(fā)展與變化趨勢，這些分析結果能夠為該地區(qū)的政府規(guī)劃提供決策數(shù)據(jù)支持；再如，因為旅客團體又具有行動的相對統(tǒng)一性，因此對某個線路的旅客團體進行目的推斷后，該線路的服務部門能夠基于推斷結果，調整服務策略和計劃，使線路服務更加人性化與個性化；旅客團體出行目的推斷結果結合時間進行綜合分析，則可以為商務機構的市場細分規(guī)劃、廣告投放的策略調整等提供依據(jù)。同時，其研究成果也可以改進后推廣到其他交通行業(yè)，為其行業(yè)的服務升級與規(guī)劃提供幫助。因此，推斷旅客團體的出行目的，具有非常重要的實用價值。

 

第二章旅客團體出行目的推斷

 

本章主要介紹推斷民航旅客團體出行目的的方法。如上文所提到的，我們將推斷民航旅客出行目的轉化為一個分類問題。

而為旅客團體出行目的進行分類，需要構建旅客團體的特征屬性來描述旅客團體。由此，我們首先構造了旅客團體的基本屬性，包括人口統(tǒng)計學特征、旅客團體特征和旅客團體成員歷史特征等方面。但是由于不同旅客團體之間存在成員重疊現(xiàn)象，不滿足分類算法中分類對象獨立同分布的要求，因此我們構造了旅客共同出行網(wǎng)絡，通過共同出行網(wǎng)絡來構建旅客團體的網(wǎng)絡屬性，更加全面地對旅客團體進行描述。

最后，我們在邏輯回歸分類的基礎上，對團體間重疊旅客間關系進行出行目的傾向性分析，并將分析結果作為一個特征屬性進行分類與迭代，最終獲得分類結果。

 

2.1構建共同旅行網(wǎng)絡

為了獲取旅客團體成員間的關系屬性，我們需要利用旅客共同行為的記錄來需要構建共同旅行網(wǎng)絡。這些同行記錄來自民航領域的旅客訂票記錄。

在構建共同旅行網(wǎng)絡時，我們將一個旅客對應為網(wǎng)絡中的一個節(jié)點；若一對旅客之間存在共同出行的關系，則將這種關系對應為這對旅客之間的一條邊，這條邊的權重對應旅客間共同出行的次數(shù)。這樣，所有的節(jié)點與邊、邊權重就構成了共同旅行網(wǎng)絡。其構建方法如表2-2所示。

 

 

 

2.2特征屬性

在構建好共同旅行網(wǎng)絡之后，我們需要進行分類特征屬性構造。特征屬性可以分為兩大類。

第一類是旅客團體的客觀屬性，客觀屬性來自旅客團體以及團體成員的客觀事實屬性，可以使用年齡、性別和組成人數(shù)等方面屬性來描述團體的差異，數(shù)據(jù)可以通過旅客團體購票時填寫的相關信息獲得；另一類是旅客團體的網(wǎng)絡屬性，網(wǎng)絡屬性來自共同旅行網(wǎng)絡，可以使用團體關系結構、團體關系總強度等方面來描述不同團體的差異。下面就分別從這兩個方面對分類屬性集進行描述。

2.2.1基本屬性

基本屬性集的特征屬性屬于實際存在的事實，我們通過分析不同性質的旅客團體可能存在的客觀差異，結合社會學、旅游學等相關方面的知識，構造出人口統(tǒng)計學特征、旅客團體整體特征、成員歷史行為特征三個方面的屬性。

人口統(tǒng)計學特征用于表征旅客團體的人口組成結構，描述主要影響旅客團體行為的人口統(tǒng)計學特征，為分析不同性質旅客團體的影響因素提供參考例如在年齡方面，商務團體往往是由成年人構成，而旅游團體的年齡構成則相對寬泛，未成年人與老年人均會存在，且年齡在20歲至30歲之間的年輕人逐漸成為旅游群體的主力。而且隨著旅游的發(fā)展，越來越多的“夕陽游”、“少年夏令營”針對某種年齡段的旅游形式開始出現(xiàn)，因此會出現(xiàn)指定年齡段人員方面差異。

旅客團體整體特征可以表征旅客團體此次出行的相關行為屬性，作為整個團體的整體行為的統(tǒng)一表現(xiàn)。例如在旅客團體是否返程上，旅游團體往往行動一致，會統(tǒng)一購買返程票；而商務團體在到達目的后個人活動較多，所以一般不會統(tǒng)一購買返程票。不同性質的旅客團體成員之間的行為和關系也存在差異，因此這些團體成員到達交通樞紐、登上交通工具的順序以及在交通工具的座位關系也會有較大不同。

而旅客團體成員的歷史行為信息可以從一個方面反映旅客出行目的的偏好。例如團體成員的歷史總里程和出行次數(shù)等等。

基本屬性的形式化如表2-3所示。

 

 

 

第三章實驗與分析.........16

3.1推斷數(shù)據(jù)集.......16

3.2樣本采集.......16

3.2.1旅游渠道.......17

第四章旅客團體出行目的應用.......48

4.1旅客團體與城市類型的關系.......48

4.1.1商務城市........48

4.1.2旅游城市.....52

第五章結論.......62

 

第四章旅客團體出行目的應用

 

本章主要探索旅客團體出行目的的應用領域以及方式方法。

其中4.1主要對旅客團體與城市類型關系的應用進行了探索與研究，4.2從基礎特征、結構特征等方面對商務團體與旅游團體進行對比分析，并嘗試進行一定的應用分析。

 

4.1旅客團體與城市類型的關系

當我們能夠對到達某個地區(qū)或從某個地區(qū)出發(fā)的旅客團體進行出行目的推斷，將會具有許多潛在的應用。例如，計算具有不同出行目的類型的旅客團體比例，可以了解一個地區(qū)的“吸引力”與“注意力”。“吸引力”與“注意力”是指從一個地區(qū)出發(fā)或到達一個地區(qū)的旅客團體目的的傾向性；通過觀察不同出行目的類型旅客團體的數(shù)量變化，可以了解一個地區(qū)某方面發(fā)展與變化趨勢，這些分析結果能夠為該地區(qū)的政府規(guī)劃提供決策數(shù)據(jù)支持。

本節(jié)從實際數(shù)據(jù)中選取了幾座不同類型的城市，對到達這些城市的旅客團體進行了出行目的推斷與分析。

4.1.1商務城市

如在文中所提到的，商務團體的定義是以到外地幵會、學習、考察、談判和參加會展等為目的，由較強組織性與目的性的旅客團體。

由此可知，商務城市應該包括重工業(yè)城市、樞紐城市、貿易城市、能源城市以及會展城市。根據(jù)以上標準，分別選取了南通、大同兩座城市作為商務城市進行分類。其中會展城市南通的選取是從中國會展聯(lián)盟加盟城市中選取而來。

1）數(shù)量分布

城市的數(shù)量分布是指到達該城市的旅客團體中，兩種性質類別的不同團體的總數(shù)，其分布如表4-1所示。

2）時間分布

針對每一個城市不同類別的旅游團體，在時間分布上也存在較大區(qū)別，以下是按照月份劃分的各個不同城市的時間分布圖。

 

 

 

第五章結論

在本文中，我們提出了一種如何推斷旅客團體出行目的的方法。該方法的思路是將推斷旅客團體出行目的轉化為一個分類問題。針對這個問題，我們首先通過構造旅客團體的基本屬性對旅客團體進行初步描述，接著建立了能夠反映旅客間關系的旅客共同出行網(wǎng)絡，并基于此網(wǎng)絡再次構造網(wǎng)絡屬性對旅客團體進行深層次的描述，并使用特定的分類算法對旅客團體進行初步分類；最后在初步分類的基礎上，對旅客團體成員之間的關系進行出行目的傾向性分析，并將分析結果作為一個特征屬性迭代到分類過程中去，通過不斷迭代來對旅客團體出行目的進行推斷，取得了較好的效果。

在獲取了分類模型后，我們對到達不同類型的城市（商務、旅游和綜合）的旅客團體進行了分類。在分類結果中，我們統(tǒng)計了不同類型城市的不同類型旅客團體的數(shù)量分布、時間分布以及來源城市分布，并將統(tǒng)計結果與實際的城市定位進行了對比。對比結果從一個側面反映了分類模型的正確性。我們從基本特征與網(wǎng)絡特征兩個方面對不同類型的旅客團體進行了對比，分析了它們之間的差異與聯(lián)系，并對差異與聯(lián)系做了一定的分析。

推斷旅客團體出行目的的應用前景廣闊，是一個全新的研宄方向。未來的工作中，我們還可以對旅客團體的出行目的深層次的細分，為銷售組織的個性化銷售提供數(shù)據(jù)支持；或者進一步研宂不同出行目的的旅客團體的構成特征與行為規(guī)律，為旅客服務部門制定服務策略提供決策依據(jù)。跟進一步，還能應用到多種社會關系的團體分析場合，成為一個較為通用的問題解決方案。

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本文編號：11012