基于出行意图的潜在高价值旅客发现概率模型.pptx
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基于出行意图的潜在高价值旅客发现概率模型.pptx
,目录PartOnePartTwo出行意图对旅客价值的影响潜在高价值旅客的识别需求现有模型的局限性和改进必要性模型构建的目标和意义PartThree概率模型的基本概念机器学习在概率模型中的应用出行意图的识别与分类高价值旅客的特征及识别方法PartFour数据收集与预处理特征工程与选择模型训练与优化模型评估与验证模型部署与应用PartFive在航空公司的应用案例在其他行业的应用前景模型效果的定量评估指标模型效果的定性评估分析PartSix基于深度学习的模型改进强化学习在模型中的应用探索大数据处理技术的进一步
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基于出行意图的潜在高价值旅客发现概率模型随着全球旅游业的不断发展,旅游市场日渐竞争激烈,针对各类旅游客户的个性化服务成为了旅游业关注的焦点。旅游企业需要通过挖掘客户的意图和偏好,为客户提供更加精准、个性化的服务和产品。而从旅游企业自身角度来看,如何高效地识别潜在高价值的旅客,成为提升企业盈利能力的重要手段之一。为此,基于出行意图的潜在高价值旅客发现概率模型应运而生。高价值旅客的定义往往涉及多个方面,如旅游消费总额、消费周期、满意度、重复消费率等。而基于出行意图的潜在高价值旅客发现概率模型,主要关注的是预测
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汇报人:CONTENTS层次出行意图的旅客航线偏好预测方法层次出行意图的定义旅客航线偏好的影响因素原理:基于层次出行意图的旅客航线偏好预测方法,通过分析旅客的出行意图和航线偏好,预测旅客的航线选择行为。步骤:a.数据收集:收集旅客的出行意图和航线偏好等相关数据。b.数据预处理:对收集到的数据进行清洗、去噪、特征提取等处理。c.模型构建:利用机器学习、深度学习等方法,构建预测模型。d.模型训练:使用训练数据对模型进行训练,调整模型参数,提高预测准确性。e.模型评估:使用测试数据对模型进行评估,检验模型的预测