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基于Map/Reduce的民航高价值旅客发现方法
被引量：
5
1
作者
曹卫东
白亮
聂笑盈
《计算机工程与设计》
北大核心
2015年第4期1078-1083,共6页
为解决常旅客计划模型评价指标单一,不能准确识别高价值旅客的问题,提出一种将Map/Reduce并行处理与数据挖掘知识相结合的发现方法。利用Map/Reduce数据处理模型,在Hadoop分布式平台上并行处理海量PNR数据;根据改进的RFD模型,确定客户...
为解决常旅客计划模型评价指标单一,不能准确识别高价值旅客的问题,提出一种将Map/Reduce并行处理与数据挖掘知识相结合的发现方法。利用Map/Reduce数据处理模型,在Hadoop分布式平台上并行处理海量PNR数据;根据改进的RFD模型,确定客户价值指标,利用AHP层次分析法将专家经验值量化为指标权重;利用聚类分析技术识别高价值旅客,采用真实的PNR数据集进行实验。实验结果表明,该方法能够有效识别民航高价值旅客,为航空公司做出有效决策提供有利依据。
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关键词
map
/
reduce
映射归约
数据挖掘
rfd
模型
ahp
层次分析法
客户价值
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题名
基于Map/Reduce的民航高价值旅客发现方法
被引量：
5
1
作者
曹卫东
白亮
聂笑盈
机构
中国民航大学计算机科学与技术学院
中国民航信息技术科研基地
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2015年第4期1078-1083,共6页
基金
国家自然科学基金项目(60879015)
中国民航局科研基金项目(MHRD201130)
文摘
为解决常旅客计划模型评价指标单一,不能准确识别高价值旅客的问题,提出一种将Map/Reduce并行处理与数据挖掘知识相结合的发现方法。利用Map/Reduce数据处理模型,在Hadoop分布式平台上并行处理海量PNR数据;根据改进的RFD模型,确定客户价值指标,利用AHP层次分析法将专家经验值量化为指标权重;利用聚类分析技术识别高价值旅客,采用真实的PNR数据集进行实验。实验结果表明,该方法能够有效识别民航高价值旅客,为航空公司做出有效决策提供有利依据。
关键词
map
/
reduce
映射归约
数据挖掘
rfd
模型
ahp
层次分析法
客户价值
Keywords
map
/
reduce
data mining
rfd
model
ahp
customer
value
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Map/Reduce的民航高价值旅客发现方法
曹卫东
白亮
聂笑盈
《计算机工程与设计》
北大核心
2015
5
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