[发明专利]机场选择的预测方法、系统、电子设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种机场选择的预测方法、系统、电子设备和存储介质，该方法包括如下步骤：获取并预处理用户对不少于两个备选机场的搜索行为数据，包括航班特征数据、用户特征数据和日期特征数据，得到机场搜索数据，输入至机场选择预测模型，得到备选机场中每个航班的选择概率，其和为备选机场的选择概率，选择概率最高的为用户最可能选择的机场；机场选择预测模型基于若干样本用户对备选机场的搜索行为数据、航班是否被选择为分类标签，采用机器学习算法训练而得。本发明通过用户购买机票前的搜索行为数据和是否选择航班的预订数据，构建分类预测的机场选择预测模型，并经过大量样本用户的样本数据进行模型训练，预测用户最可能选择的机场。

技术领域

本发明涉及计算机软件领域，特别涉及一种机场选择的预测方法、系统电子设备及存储介质。

背景技术

当前我国国民经济快速发展，人民收入大幅提高，社会大众对航空运输的需求日益增长，推动着航空运输业一直保持着稳步快速发展的良好势头。近年来，随着航空运输全球化和联盟化的发展，以及互联网的进步，航空企业的售票模式更加多元化。而随着高铁、汽车、私家车等地上交通运输模式的发展，用户出行时的可选机场也越来越多，周边邻近机场的竞争也愈发激烈。

用户在选择机场时通常会受到多种因素影响，包括但不限于机票价格、航班起降时刻、用户所在地与机场的距离、机场内航班的航司品牌价值等等；对于中转航班，用户还会考虑航班的中转时长等因素。实际上，用户在选择机场时，最终决定往往是综合考虑上述因素中的多个，人工分析很难同时对所有因素进行全面考量，因此迫切需要一种预测机场选择的方法，来分析用户的机场选择行为。

发明内容

本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中人工分析很难同时对用户选择机场的所有因素进行全面考量的缺陷，提供一种机场选择的预测方法、系统、电子设备和存储介质。

本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题：

本发明提供一种机场选择的预测方法，所述机场选择的预测方法包括如下步骤：

获取用户对不少于两个备选机场的搜索行为数据；所述搜索行为数据包括航班特征数据、用户特征数据和日期特征数据；

对所述搜索行为数据进行预处理，得到机场搜索数据；

将所述机场搜索数据输入机场选择预测模型，得到所述备选机场中每个航班的选择概率，所述备选机场中每个航班的选择概率之和为所述备选机场的选择概率，所述备选机场的选择概率最高的备选机场预测为所述用户最可能选择的机场；

其中所述机场选择预测模型，是基于若干样本用户对所述备选机场的搜索行为数据、以及所述样本用户是否选择所述备选机场中的航班作为分类标签，采用机器学习算法训练得到的。

较佳地，所述航班特征数据包括所述备选机场的每个航班的票价、所述备选机场的每个航班的起降时刻、所述备选机场的每个航班的飞行时长、所述备选机场的每个航班的承运航司和所述备选机场的每个航班的中转停留时间；

所述用户特征数据包括所述用户的居住地与所述备选机场的距离、所述用户的年龄、性别；

所述日期特征数据包括出发日期是否节假日。

较佳地，所述对所述搜索行为数据进行预处理包括对所述备选机场的每个航班的票价进行归一化处理、对所述备选机场的每个航班的飞行时长进行归一化处理。

较佳地，将所述机场搜索数据输入机场选择因素影响模型，得到所述备选机场的选择因素的影响方向和所述备选机场的选择因素的影响权重；

所述备选机场的选择因素包括价格因素、飞行时长因素、机场距离因素、承运航司因素；

所述机场选择因素模型，是基于若干样本用户对所述备选机场的搜索行为数据，采用机器学习算法训练得到的。