[发明专利]民航旅客关系分类方法

说明书

技术领域

本发明涉及了一种适用于民航行业的旅客关系的分类方法，用于对旅客网 络关系是否为亲友或商务关系进行判别和分类。

背景技术

民航旅客通过共同订票、共同值机、共同乘坐飞机等一些在共同旅行过程 中的共同行为确立了一种社会关系，这其中有以家庭、亲属、朋友身份旅行的 亲友关系，也有以同事，商业伙伴身份旅行的商务关系，两种关系有着不同的 旅行特征。在现有数据来源背景下，暂时没有特定环节会记录旅客为何种关系。 在海量民航旅客网络数据中，如果能正确的识别旅客的关系属性，可以更好的 提高旅客全流程的服务质量，增强旅客服务体验和满意度。

发明内容

有鉴于此，本发明提出的一种民航旅客关系分类方法，通过对旅客样本进 行预分类和BP神经网络分类，实现了在海量民航旅客网络数据中，正确识别旅 客的关系属性，提高了民航运营效率和质量。

本发明提出的一种民航旅客关系分类方法，包括：

步骤1：采集旅客的样本数据；

步骤2：对样本数据进行特征选择和构造；

步骤3：对样本数据进行基于规则的预分类，得到的样本之间的旅客关系；

步骤4：对无法进行预分类的样本数据进行BP神经网络分类，得到的样 本之间的旅客关系；

步骤5：对步骤3和步骤4得到的样本之间的旅客关系进行修正。

所述民航旅客关系包括亲友关系和商务关系。

根据分类目标，从样本数据的特征集合中筛选相应的特征实现对样本数据 的特征选择，得到样本数据的基本特征。

根据样本数据的基本特征，构造样本数据的统计特征，实现对样本数据特 征的构造。

所述对样本数据进行基于规则的预分类，是指基于社会常识的规则集，根 据样本数据的统计特征，标定样本之间的旅客关系。

所述对无法进行预分类的样本数据进行BP神经网络分类，包括：

根据已知旅客关系的样本数据进行训练学习，得到BP神经网络分类模型；

对无法进行预分类的样本数据采用得到的BP神经网络分类模型进行分 类，得到样本之间的旅客关系。

所述已知旅客关系的样本数据是通过预分类后已标定旅客关系的样本数 据。

根据旅客网络层面信息和图分类方法对步骤3和步骤4得到的样本之间的旅 客关系进行修正。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的方案，下面将对实施例中 所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明 的一些实施例，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下， 还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一实施例给出的民航旅客关系分类方法的流程示意图；

图2为本发明中旅客关系分类器图；

图3为本发明一实施例给出的民航旅客关系分类方法中基于规则的预分 类的流程示意图；

图4为本发明一实施例给出的民航旅客关系分类方法中基于BP神经网 络分类的流程示意图；

图5为本发明一实施例给出的民航旅客关系分类方法中对样本之间的旅 客关系进行修正的示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明 实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然， 所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中 的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有 其他实施例，都属于本发明保护的范围。

设计样本关系数据采集方案，获得具有一定规模且具备代表性的旅客关系 样本集，根据分类方法、分类目标以及现有旅客关系属性集对分类问题建模， 并以此为依据准备样本数据。在准备好具有一定合理分布的旅客关系样本集 后，根据不同的分类方案对样本数据进行处理。同时，需要再次从旅客关系数 据中获得样本数据中旅客关系的邻接关系集合，将加工完成后的样本数据作为 关系分类算法的输入，通过不断地验证迭代和参数调优，最终得到一个在样本 集上效果较好的关系分类器。

基于上述逻辑模型，如图1所示，本发明提出的民航旅客关系分类方法由 以下步骤构成：

(1)样本数据采集

√亲友关系样本数据采集：