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申请/专利权人：科技谷(厦门)信息技术有限公司

摘要：本发明公开了一种基于大数据和神经网络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，计算旅客间最终粘度值；通过RFMC模型对MCV值进行归一化处理；计算旅客直接影响力；对旅客直接影响力进行归一化处理；计算旅客总影响力。本发明利用民航旅客出行数据计算旅客间最终粘度值，结合三层神经网络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神经网络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，计算旅客间最终粘度值，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；S2、通过RFMC模型对MCV值进行归一化处理，所述RFMC模型为： 其中，vi表示旅客i的个体价值，MCVi表示归一化前的旅客个人价值，MCVMAX表示归一化前的旅客个人价值最大值，MCVMIN表示归一化前的旅客个人价值最小值；S3、通过以下公式计算旅客直接影响力： 其中，Di表示旅客i的直接影响力，vj为旅客j的个体价值，Iij表示旅客i、j间的最终粘度值，Ni为与旅客i有直接关系的旅客集；S4、对旅客直接影响力进行归一化处理： 其中，Di_STD表示归一化后旅客i的直接影响力，DMAX表示关系网中旅客直接影响力最大值；S5、计算旅客总影响力： 其中，Gi为旅客总影响力，vj表示旅客j的个体价值，Dj_STD表示归一化后旅客j的直接影响力，α为与旅客i有直接关系的所有旅客的个体价值权重系数，1-α为直接影响力权重系数；所述旅客间最终粘度值通过以下步骤计算：S11、基于出行订单信息计算同订单关系得分，基于值机信息计算同行值机关系得分，基于座位信息计算同行座位关系得分，经归一化处理后，计算出旅客关系得分，旅客关系得分通过以下公式计算：Vij＝βp×P′ij+βb×B′ij+βs×S′ij其中，Vij为旅客关系得分，P′ij为同订单关系得分归一化处理后的结果，B′ij为同行值机关系得分归一化处理后的结果，S′ij为同行座位关系得分归一化处理后的结果，βp为同订单关系得分权重，βb为同行值机关系得分权重，βs为同行座位关系得分权重；S12、基于旅客关系信息确定出旅客关系系数，通过以下公式计算出旅客粘度值得分：Wij＝Vij×cij÷1.1其中，Wij为旅客粘度值得分，cij为旅客关系系数；S13、建立旅客相对关系得分模型，计算出旅客相对关系得分： 其中，V′ij为旅客相对关系得分，其代表以旅客i为中心，在旅客i的关系网中，旅客i、j关系得分与旅客i同其他旅客关系得分的对比值，Vij为旅客关系得分，VMAX表示的是以旅客i为中心，在旅客i的关系网中，与除了旅客i之外的其他旅客关系得分的最大值；S14、基于旅客粘度值得分和旅客相对关系得分，通过以下公式计算出旅客相对关系总得分值： 其中，W′ij、W′ji为旅客相对关系总得分值，τ为旅客粘度值得分的权重系数，1-τ为旅客相对关系得分的权重系数，ρij为同行系数，其数值根据同行时间因素确定；S15、基于旅客同行次数，对所述旅客相对关系总得分值计算方式进行优化，获得旅客间最终粘度值，优化模型为： 其中，t为旅客i、j的同行次数，μ为调整系数，xij为旅客i、j的同行人数值；还包括步骤S6，对旅客总影响力进行标准化计算，结合旅客个体价值计算获得最终旅客影响力得分；所述步骤S6包括以下分步骤：S61、对旅客总影响力进行标准化计算： 其中，Gi为旅客i的总影响力，Gp10为旅客总影响力的10％分位数，Gp99为旅客总影响力的99％分位数，GMAX为旅客总影响力最大值；S62、结合旅客个体价值计算获得最终旅客影响力得分：INFi＝βG′i+1-βvi×100其中，β为旅客关系网总影响力权重系数，1-β为旅客个人价值权重系数。

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