[发明专利]一种基于乘客画像的航班推荐方法

说明书

本发明公开了一种基于客户画像的航班推荐系统，所述方法包括：收集目标用户的用户信息构建标签体系并建立用户画像；通过所述用户画像训练座位匹配模型；通过行为动作数据集建立动作—行为对照表，通过获取音频数据集建立声音—行为对照表；评估用户行为情况，得到用户的稳定性指数，制作用户行为状态表；通过用户的行为—状态表得到用户的状态，获得用户此时对附近噪音的忍耐程度，依据目标用户换位意愿分级优先地安排目标用户换到合适的位置；并考虑用户的升舱需求与商务座用户的隐私保护，最终为用户提供了最优航班的选择方案。

技术领域

本发明属于航空动态规划领域，尤其是一种基于乘客画像的航班推荐方法。

背景技术

随着生活水平的提高，人们对航空出行的需求大大增加，航空出行也越来越大众化，每个人都希望有一个相对舒心的出行环境，然而面对复杂多样的乘客，每一位乘客的行为特征、身份背景、爱好等各种因素都不相同，那么座位周围乘客对本次乘机体验的影响十分关键，如何通过推荐合适的航班来匹配最合适的同行乘客时问题的关键，本发明通过匹配乘客的乘客画像为乘客推荐最优航班，有效地解决了上述问题。

发明内容

本发明的目的是为了解决上述现有的缺陷，提供一种基于乘客画像的航班推荐方法。

本发明的目的可以通过采取如下技术方案达到：

一种基于乘客画像的航班推荐方法，其特征在于，包括：

收集所有乘客的乘客信息构建标签体系并建立乘客画像，所述乘客画像包括人口画像、兴趣画像、地理位置画像、行为画像；

构建数据库，所述数据库包括，所有乘客的如下信息：性别、年龄、学历、收入水平、消费水平、职业、所属行业、用户网页注册登录时输入的用户信息、用户网页点击次数、浏览时长、浏览频率、音频数据集和动作数据集；

通过所述乘客画像进行座位匹配；

获取目标乘客的乘机行为和换座乘客的行为；通过获取所述数据库的动作数据集，建立乘客动作—行为对照表；通过获取所述数据库的音频数据集，建立乘客声音—行为对照表；

评估目标乘客和换座乘客行为情况，得到目标乘客和换座乘客稳定性指数，制作乘客行为状态表；

通过乘客的行为—状态表得到乘客的状态，获得乘客此时对附近噪音的忍耐程度，获取接受座位推荐的目标乘客的列表，并对目标乘客的推荐意愿进行分级得出愿意动态推荐目标乘客的列表；

依据目标乘客推荐意愿分级优先地安排乘客换到合适的位置；

确定推荐的乘客列表后，获取多个推荐乘客的需求优先级排序；

基于所述乘客画像进行航班服务推荐。

优选的，所述收集目标乘客的乘客信息构建标签体系并建立乘客画像，包括：

通过所述数据库获得原始数据构建事实标签；具体包括：通过网页客户端的日志文件获取用户的点击轨迹作为日志文件数据，通过TF-IDF、TopicModel主题模型对所述日志文件数据进行文本挖掘，得到用户点击文章的类型，统计用户点击相似类型文章的次数，将用户点击相似类型文章的次数作为事实标签；

通过机器学习的方法构造模型标签；具体包括：获取所述数据库中乘客的性别、年龄、学历、收入水平、消费水平和所属行业属性样本集作为模型的输入参数，对于属性缺失的样本集使用条件平均值填充法，以最大概率的取值来补充缺失的属性值，通过回归、决策树、支持向量机机器学习算法，进行模型训练，得到标签生成模型，通过所述标签生成模型输出不同用户属性的模型标签；