公开(公告)号：CN106779214B

公开(公告)日：2020-08-28

申请号：CN201611159984.3

申请日：2016-12-15

Applicant: 南开大学

Inventor： 刘杰 ,  王嫄 ,  冯丽娜 ,  陈会朋

IPC: G06F17/40

Abstract: 一种基于主题模型的多因素融合民航旅客出行预测方法。本发明首先构建旅客之间的关联图，并针对旅客偏好进行主题建模，进而构建旅客关联图出行主题模型(Passenger Graph based Travel Topic Model，PGTTM)，能够丰富主题信息、有效解决民航数据稀疏性问题；其次通过贝叶斯概率模型构建多因素融合预测框架，融合航线热度、PGTTM得到的旅客对航线偏好、旅客忠诚度和航空公司市场占有率信息，对旅客的未来出行进行精准预测。此发明能够有效预测旅客未来出行的航空公司和航线，可为航空及相关产业提供有效的决策支持，为旅客提供个性化服务。

公开(公告)号：CN106779214A

公开(公告)日：2017-05-31

申请号：CN201611159984.3

申请日：2016-12-15

Applicant: 南开大学

Inventor： 刘杰 ,  王嫄 ,  冯丽娜 ,  陈会朋

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/30

CPC classification number: G06Q10/04 ,  G06Q50/30

Abstract: 一种基于主题模型的多因素融合民航旅客出行预测方法。本发明首先构建旅客之间的关联图，并针对旅客偏好进行主题建模，进而构建旅客关联图出行主题模型(Passenger Graph based Travel Topic Model，PGTTM)，能够丰富主题信息、有效解决民航数据稀疏性问题；其次通过贝叶斯概率模型构建多因素融合预测框架，融合航线热度、PGTTM得到的旅客对航线偏好、旅客忠诚度和航空公司市场占有率信息，对旅客的未来出行进行精准预测。此发明能够有效预测旅客未来出行的航空公司和航线，可为航空及相关产业提供有效的决策支持，为旅客提供个性化服务。