申请/专利权人：沈阳民航东北凯亚有限公司

申请日：2020-11-02

公开（公告）日：2024-03-15

公开（公告）号：CN112308319B

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q50/40;G06N3/126

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.15#授权;2021.02.23#实质审查的生效;2021.02.02#公开

摘要：本申请公开了一种民航会员旅客流失的预测方法及装置，获取待测会员旅客当前预设时间段内所产生的行为数据，从行为数据中提取各个特征变量，构建待测样本。将待测样本输入预先构建的预测模型中，得到预测模型的输出结果，预设标签用于指示，样本会员旅客在预设时间段的下一过去时间段内流失或未流失。输出结果指示待测会员旅客的流失概率。基于预测模型预测待测会员旅客的流失概率，无需对待测会员旅客的行为进行分析，效率明显提高。此外，从待测会员旅客的行为数据中提取特征变量，并对特征变量进行数据降维处理，数据降维处理后的特征变量所指示的数值，相较于原有行为数据所指示的字段，更具有科学性和说服力，预测模型的预测结果更加可靠。

主权项：1.一种民航会员旅客流失的预测方法，其特征在于，包括：获取待测会员旅客当前预设时间段内所产生的行为数据，所述行为数据用于指示所述待测会员旅客的个人信息、航班信息、航班变更信息、以及行为变更信息；从所述行为数据中提取各个特征变量，构建待测样本；所述特征变量包括直接特征变量和间接特征变量，所述直接特征变量基于所述个人信息和所述行为变更信息单独提取得到，所述间接特征变量基于所述航班信息和所述航班变更信息联合提取得到；将所述待测样本输入预先构建的预测模型中，得到所述预测模型的输出结果；其中，所述预测模型基于样本会员旅客在过去预设时间段内所产生的所述行为数据、所述样本会员旅客的预设标签、以及预设模型训练得到；所述预设标签用于指示，所述样本会员旅客在所述过去预设时间段的下一过去时间段内流失或未流失；所述输出结果用于指示，所述待测会员旅客的流失概率；其中，所述从所述行为数据中提取各个特征变量，构建待测样本，包括：从所述行为数据中提取各个特征变量；对各个所述特征变量进行数据降维处理；集合数据降维处理后的各个所述特征变量，构建所述待测样本；其中，所述对各个所述特征变量进行数据降维处理，包括：针对每个所述特征变量，依据所述特征变量所指示的各个特征值，计算得到信息熵，将所述信息熵作为所述特征变量的离散特征；计算各个所述离散特征所包含的证据权重；统计各个所述离散特征所包含的所述证据权重的拐点个数；针对每个所述离散特征，判断所述拐点个数是否大于预设第一阈值；在所述拐点个数大于所述第一预设阈值的情况下，删除所述离散特征；在所述拐点个数不大于所述第一预设阈值的情况下，利用所述证据权重充当所述离散特征；所述集合数据降维处理后的各个所述特征变量，构建所述待测样本，包括：集合各个目标离散特征，构建所述待测样本；其中，所述目标离散特征为，所述拐点个数不大于所述第一预设阈值的所述离散特征。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 沈阳民航东北凯亚有限公司 一种民航会员旅客流失的预测方法及装置

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