一种航空公司旅客价值计算方法技术

本发明专利技术公开了一种航空公司旅客价值计算方法，包括预设特征数据库，所述特征数据库包括特征参数集，以及与所述特征参数集中各特征参数一一对应的特征算法；获取多个旅客的历史信息，并根据所述特征数据库和多个旅客的历史信息生成训练数据，所述训练数据包括训练集和测试集；将所述训练集输入Xgboost算法引擎，生成价值评估基准模型；根据所述测试集对所述价值评估基准模型进行交叉验证，生成旅客价值评估模型；将旅客信息输入旅客价值评估模型，生成旅客价值评分，并建立所述旅客价值评分与所述旅客信息关联。通过采集航空公司旅客的多维度信息，进而通过机器学习的方式生成旅客价值评分。可以为航空企业的营销决策及成本决策提供精准的旅客价值分析数据。

【技术实现步骤摘要】
一种航空公司旅客价值计算方法
本专利技术涉及信息
，具体涉及一种航空公司旅客价值计算方法。
技术介绍
随着航空企业之间竞争的日益加剧，旅客价值分析成为各航空企业最关注的问题。目前，航空企业对于旅客价值的计算方式多采用对旅客在航空企业的历史记录进行简单的量化分析，进而获得旅客的价值评分。例如，通过旅客的历史记录，计算其在航空公司的历史消费总额或者历史飞行里程，然后将消费总额和历史飞行里程转化为价值评分。这种价值计算方法可以让航空企业粗略地筛选出高端消费群体。但是，这种价值计算方法结构单一，导致最后生成的旅客价值评分不够准确，无法满足现有航空企业对于旅客价值分析的需求。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种航空公司旅客价值计算方法，通过采集航空公司旅客的多维度信息，进而通过机器学习的方式生成旅客价值评分。可以为航空企业的营销决策及成本决策提供精准的旅客价值分析数据。为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：一种航空公司旅客价值计算方法，包括：预设特征数据库，所述特征数据库包括特征参数集，以及与所述特征参数集中各特征参数一一对应的特征算法；获取多个旅客的历史信息，并根据所述本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种航空公司旅客价值计算方法，其特征在于，包括：预设特征数据库，所述特征数据库包括特征参数集，以及与所述特征参数集中各特征参数一一对应的特征算法；获取多个旅客的历史信息，并根据所述特征数据库和多个旅客的历史信息生成训练数据，所述训练数据包括训练集和测试集；将所述训练集输入Xgboost算法引擎，生成基准模型；根据所述测试集对所述基准模型进行交叉验证，生成旅客价值评估模型；将旅客信息输入旅客价值评估模型，生成旅客价值评分，并建立所述旅客价值评分与所述旅客信息关联。

【技术特征摘要】
1.一种航空公司旅客价值计算方法，其特征在于，包括：预设特征数据库，所述特征数据库包括特征参数集，以及与所述特征参数集中各特征参数一一对应的特征算法；获取多个旅客的历史信息，并根据所述特征数据库和多个旅客的历史信息生成训练数据，所述训练数据包括训练集和测试集；将所述训练集输入Xgboost算法引擎，生成基准模型；根据所述测试集对所述基准模型进行交叉验证，生成旅客价值评估模型；将旅客信息输入旅客价值评估模型，生成旅客价值评分，并建立所述旅客价值评分与所述旅客信息关联。2.如权利要求1所述的一种航空公司旅客价值计算方法，其特征在于，还包括：预设旅客价值表，所述旅客价值表包括多个旅客价值区间，以及与所述多个旅客价值区间一一对应的旅客预估价值；根据所述旅客价值评分，获取所述旅客价值评分所属旅客价值区间对应的旅客预估价值，并建立所述旅客预估价值与所述旅客价值评分关联。3.如权利要求2所述的一种航空公司旅客价值计算方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈思恩，
申请(专利权)人：陈思恩，
类型：发明
国别省市：福建,35