基于旅客行为的航空旅客细分模型研究及其实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 图表清单 | 第8-10页 |
| 注释表 | 第10-11页 |
| 缩略词 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·研究目的和意义 | 第13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·客户细分的研究现状 | 第13-14页 |
| ·客户细分的应用现状 | 第14页 |
| ·航空旅客细分的研究现状 | 第14-15页 |
| ·课题来源 | 第15页 |
| ·本论文的主要内容和结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 航空旅客细分理论和方法研究 | 第17-26页 |
| ·客户细分 | 第17-20页 |
| ·客户细分理论概述 | 第17-18页 |
| ·客户细分方法概述 | 第18-19页 |
| ·基于客户行为的客户细分方法比较 | 第19-20页 |
| ·数据挖掘技术在客户细分中的应用 | 第20-21页 |
| ·航空业现有的细分方法及问题 | 第21-22页 |
| ·基于旅客行为的航空旅客细分模型构建 | 第22-25页 |
| ·航空旅客细分流程 | 第22-23页 |
| ·基于航空旅客行为的航空旅客细分模型设计 | 第23-24页 |
| ·基于航空旅客行为细分模型的算法确定 | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于核的 DBSCAN 算法 | 第26-39页 |
| ·DBSCAN 算法 | 第26-27页 |
| ·核函数的基本特征 | 第27-30页 |
| ·特征空间、核及积特征 | 第27-29页 |
| ·Mercer 定理与再生核 | 第29-30页 |
| ·核聚类方法 | 第30页 |
| ·航空旅客相似性度量 | 第30-31页 |
| ·基于核的 DBSCAN 算法描述 | 第31-34页 |
| ·实验分析 | 第34-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 DfP-DBSCAN 聚类算法 | 第39-51页 |
| ·理论基础 | 第39-43页 |
| ·分布式聚类算法的理论依据 | 第39-41页 |
| ·分布式聚类算法结构 | 第41-43页 |
| ·并行 DBSCAN 算法的理论基础 | 第43页 |
| ·数据分区 | 第43-44页 |
| ·局部聚类及合并 | 第44-47页 |
| ·局部聚类 | 第44-45页 |
| ·局部聚类合并及其改进 | 第45-47页 |
| ·DfP-DBSCAN 聚类算法描述 | 第47-48页 |
| ·实验分析 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 A 航空公司基于旅客行为的细分模型实例 | 第51-68页 |
| ·需求分析 | 第51-53页 |
| ·案例背景 | 第51-52页 |
| ·目的分析 | 第52-53页 |
| ·航空旅客行为特征 | 第53-55页 |
| ·数据准备和预处理 | 第55-58页 |
| ·基于旅客行为的航空旅客细分模型实施 | 第58-67页 |
| ·不同算法的细分结果比较 | 第58-61页 |
| ·基于旅客行为的细分群特征描述及应用策略 | 第61-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 结论与展望 | 第68-70页 |
| ·结论 | 第68页 |
| ·展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第75页 |
