[发明专利]旅客航班需求分析方法和系统

权利要求书

1.一种旅客航班需求分析方法，其特征在于，所述方法包括：

进行数据预处理得到航班查询数据；

根据所述航班查询数据进行旅客查航班行为模式分类；

对所述分类得到的旅客查询航班行为类别进行权值训练；

根据所述权值训练的结果以及所述分类得到的旅客查询航班行为类别，计算每个产品集在多个维度下的需求指数；

将所述需求指数进行前端展示。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述进行数据预处理得到航班查询数据，包括：对获取并解析后的旅客查询航班日志数据使用Hadoop分布式数据处理平台进行数据预处理，生成航班查询数据并存储到Hadoop分布式数据平台的Hive组件中。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述航班查询数据进行旅客查航班行为模式分类，包括：

从Hadoop分布式数据处理平台的Hive组件中读取预处理生成的航班查询数据，通过不同渠道各自对应的分类决策树进行查询航班行为分类，得到旅客查询航班行为类别的数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述航班查询数据进行旅客查航班行为模式分类，还包括：将所述旅客查询航班行为类别的数据存储到Hadoop分布式数据处理平台的Hive组件中。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述分类得到的旅客查询航班行为类别进行权值训练，包括：使用模式搜索算法，通过迭代计算获取每个旅客查询航班行为类别的权重。

6.根据权利要求1或5所述的方法，其特征在于，所述对所述分类得到的旅客查询航班行为类别进行权值训练，包括：

获取训练样本数据，以训练样本中所有产品的各查询行为类别的加权和与相应的预订量在给定的时间范围内变化趋势一致性最大化为目标，使用模式搜索算法，计算最优的权值，最终将得到的所有查询航班行为类别的权值系数输出保存到IndexWeight.txt文件中。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算每个产品集在多个维度下的需求指数，包括：

将分类所得结果按产品集聚合，并使用权值训练所得的权值系数，通过线性加权求和的方法计算每个产品集在多个维度下的需求指数，所述需求指数包括瞬时需求指数、和/或累计需求指数、和/或历史需求指数、和/或未来需求指数。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于：根据计算得到的瞬时需求指数结果计算所述未来需求指数、历史需求指数、历史细节指数；其中，所述未来需求指数表示以当前日期为界，对一个产品集的所有已计算的瞬时需求指数进行累加求和；所述历史需求指数表示以当前日期为界，对一个产品集在特定时间段内的所有瞬时指数进行累加求和；所述历史细节指数表示一个产品集在特定时间段内任意一单位时间内的瞬时指数。

9.一种旅客航班需求分析系统，其特征在于，所述系统包括：

基础数据处理模块，用于进行数据预处理得到航班查询数据；

行为模式分类模块，用于根据所述航班查询数据进行旅客查航班行为模式分类；

权值训练模块，用于对所述分类得到的旅客查询航班行为类别进行权值训练；

指数计算模块，用于根据所述权值训练的结果以及所述分类得到的旅客查询航班行为类别，计算每个产品集在多个维度下的需求指数；

前端展示模块，用于将所述需求指数进行前端展示。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述基础数据处理模块，用于：对获取并解析后的旅客查询航班日志数据使用Hadoop分布式数据处理平台进行数据预处理，生成航班查询数据并存储到Hadoop分布式数据平台的Hive组件中。

11.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述行为模式分类模块，用于：从Hadoop分布式数据处理平台的Hive组件中读取预处理生成的航班查询数据，通过不同渠道各自对应的分类决策树进行查询航班行为分类，得到旅客查询航班行为类别的数据。

12.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，所述行为模式分类模块，还用于：将所述旅客查询航班行为类别的数据存储到Hadoop分布式数据处理平台的Hive组件中。