基于社交网络的民航旅客偏好建模

从社会网络的视角，提出了一种旅客个体偏好与关系偏好相结合的建模方法．首先，从旅客的历史出行记录中，构建基于共同出行关系的旅客社会网络；然后，构建旅客个体偏好模型和旅客关系偏好模型；最后，基于旅客偏好模型给旅客推荐座位．在民航领域的一个真实的数据集上进行了实验，证明本文提出的偏好模型能够有机地将旅客个体偏好与关系偏好结合起来，较好地描述旅客对航班座位的偏好．     

一种基于社交网络的民航新旅客成长性预测方法

对于一个高效的客户关系管理系统而言,预测客户成长性是必不可少的环节．本文尝试根据新旅客的短期历史出行数据对其未来价值成长性进行预测．为了克服新旅客历史出行记录稀少而导致无法准确预测的缺陷,提出了一种基于旅客社交网络的预测方法．首先根据旅客历史出行记录构建旅客同行网络;然后分另lj从旅客个体和旅客关系的角度构建多种分类特征,用来进行旅客成长性预测;最后提出了一种结合个体预测与关系预测的组合预测模型,以达到准确预测的目的．在某航空公司的真实数据集上进行实验,证明了本文提出的方法对民航新旅客未来价值成长性的推断是有效的．     

高度重叠社区的社区合并优化算法

当原图转换成边图后,在边图上进行社区发现可以天然地得到重叠社区,然而得到的社区往往相互大面积重叠,甚至相互包含,导致社区模块性质量较低.针对这一问题,在得到边图下重叠社区发现算法结果的基础上,我们将进一步以优化重叠社区模块化质量函数为标准进行社区合并,以获得高质量的重叠社区.本文首先提出一种描述社区间重叠程度的重叠系数,并基于此进一步提出一种构建带权社区图的启发式方法,能够快速有效地完成社区合并的过程.在人工生成网络与真实世界网络上的实验,进一步验证了该算法能够在不削弱边图方法速度优势的前提下,提高高度重叠社区的模块性.