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基于随机游走的潜在高价值旅客发现及细分研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-15页
        1.2.1 潜在客户发现研究现状第11-12页
        1.2.2 客户细分研究现状第12-14页
        1.2.3 客户细分应用现状第14页
        1.2.4 客户细分在民航业的应用现状第14-15页
    1.3 论文主要内容第15-16页
    1.4 论文组织结构第16-18页
第二章 相关理论第18-26页
    2.1 二部图及二部图上的随机游走第18-22页
        2.1.1 二部图理论第18-19页
        2.1.2 二部图上的随机游走第19-22页
    2.2 Hadoop简介第22-25页
        2.2.1 HDFS分布式文件系统第23-24页
        2.2.2 MapReduce编程模型第24-25页
    2.3 本章小结第25-26页
第三章 潜在高价值旅客发现第26-37页
    3.1 旅客-航线二部图建模第26-27页
    3.2 基于随机游走的潜在高价值旅客发现第27-29页
        3.2.1 旅客潜在飞行需求第27-28页
        3.2.2 旅客潜在价值第28-29页
        3.2.3 潜在高价值旅客发现算法第29页
    3.3 实验第29-36页
        3.3.1 实验数据第30-31页
        3.3.2 实验环境第31-32页
        3.3.3 实验评价指标第32页
        3.3.4 实验过程及结果第32-36页
    3.4 本章小结第36-37页
第四章 潜在高价值旅客细分第37-53页
    4.1 TCSDG民航旅客偏好模型第37-38页
        4.1.1 TCSDG模型参数遴选第37-38页
        4.1.2 TCSDG模型参数计算第38页
    4.2 基于TCSDG模型的民航旅客细分算法第38-40页
    4.3 基于TCSDG模型的民航旅客细分算法并行化第40-42页
    4.4 实验第42-51页
        4.4.1 实验数据第42页
        4.4.2 实验流程第42-43页
        4.4.3 并行化算法有效性和高效性验证第43-44页
        4.4.4 民航旅客TCSDG特征计算第44-45页
        4.4.5 民航旅客并行细分第45-51页
    4.5 本章小结第51-53页
第五章 总结与展望第53-55页
    5.1 全文总结第53页
    5.2 展望第53-55页
参考文献第55-59页
致谢第59-60页
作者简介第60页

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