申请/专利权人：科技谷(厦门)信息技术有限公司

申请日：2020-10-19

公开（公告）日：2021-01-01

公开（公告）号：CN112163786A

主分类号：G06Q10/06(20120101)

分类号：G06Q10/06(20120101)

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2021.01.19#实质审查的生效;2021.01.01#公开

摘要：本发明公开了一种基于大数据和pagerank算法的民航旅客个人影响力评估方法，包括以下步骤：获取旅客出行数据，根据旅客出行数据计算旅客间最终粘度值；建立客户价值转移概率矩阵；通过建立RFMC模型进行清洗计算，获得旅客个体价值，定义个性化转移向量；基于旅客个体价值和客户社交关系网络，计算旅客影响力得分；基于旅客个体价值和客户社交关系网络，建立旅客影响力迭代模型。本发明利用民航旅客出行数据计算旅客间最终粘度值，结合pagerank算法计算旅客影响力得分，能够为旅客价值评估提供数据参考，提高旅客价值评估的准确性，极大程度上满足民航企业对于旅客价值分析的要求。

主权项：1.一种基于大数据和pagerank算法的民航旅客个人影响力评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取旅客出行数据，所述旅客出行数据包括出行订单信息、值机信息、座位信息及旅客关系信息，根据旅客出行数据计算旅客间最终粘度值；S2、建立客户价值转移概率矩阵，在客户社交关系网络G中，W为边的权重集合，Iij＝Iji表示旅客i、j间的最终粘度值，客户价值转移概率矩阵具体为： 其中，Mij为客户价值转移概率矩阵，Ni为节点i的邻居节点集；S3、通过建立RFMC模型进行清洗计算，获得旅客个体价值，所述RFMC模型为： 其中，vi表示旅客i的个体价值；在客户社交关系网络G中，定义个性化转移向量U＝[u1u2…un]，个性化转移概率的表达式为： 其中，ui为旅客i的个性化转移概率，n为旅客数量，rk表示所有旅客影响力得分初始值；S4、基于旅客个体价值和客户社交关系网络，计算旅客影响力得分： 其中，ri为旅客i的影响力得分，α为阻尼系数，0≤α≤1，rj为旅客j的影响力得分；S5、基于旅客个体价值和客户社交关系网络，建立旅客影响力迭代模型： 其中，为经过i次迭代计算后的旅客影响力得分向量，n为关系网中的客户数量，Mn×n为转移概率矩阵，Un×1为个性化转移向量；每迭代一次进行一次规范化处理，并满足： 设置迭代终止条件为：||Ri+1-Ri||2≤ε其中，ε为阈值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 科技谷(厦门)信息技术有限公司 一种基于大数据和pagerank算法的民航旅客个人影响力评估方法

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