本文關(guān)鍵詞：預(yù)售機(jī)票價(jià)格預(yù)測(cè)系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究

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【摘要】：伴隨航空業(yè)和電子商務(wù)的快速發(fā)展,飛機(jī)越來(lái)越普遍的當(dāng)做出行的重要交通工具之一。然而,航空公司為獲取利益最大化,通常利用私有數(shù)據(jù)采用動(dòng)態(tài)定價(jià)策略進(jìn)行預(yù)售機(jī)票定價(jià),對(duì)于消費(fèi)者則希望在波動(dòng)無(wú)常的機(jī)票價(jià)格中找到最合適的購(gòu)買(mǎi)時(shí)機(jī)。對(duì)于機(jī)票本身,作為一種特殊的商品,它具有時(shí)效性、高度不確定性和波動(dòng)性大等特點(diǎn),而且機(jī)票的預(yù)售價(jià)格受起飛時(shí)間、航空公司、提前購(gòu)買(mǎi)天數(shù)等多因素綜合影響。伴隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在價(jià)格預(yù)測(cè)領(lǐng)域應(yīng)用的日益普遍,本文將利用該技術(shù),探索性開(kāi)展預(yù)售機(jī)票價(jià)格影響因素關(guān)聯(lián)規(guī)則和價(jià)格預(yù)測(cè)問(wèn)題的研究。本文主要的研究?jī)?nèi)容聚焦于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在特定航線機(jī)票預(yù)售價(jià)格分析領(lǐng)域中的應(yīng)用研究,從消費(fèi)者節(jié)省購(gòu)票成本的角度開(kāi)展以下三個(gè)方面的主要研究?jī)?nèi)容:機(jī)票價(jià)格影響因素?cái)?shù)據(jù)的自動(dòng)獲取及預(yù)處理,機(jī)票預(yù)售價(jià)格與影響因素間的關(guān)聯(lián)規(guī)則分析,機(jī)票預(yù)售價(jià)格預(yù)測(cè)模型的對(duì)比研究與原型系統(tǒng)分析設(shè)計(jì)。在現(xiàn)有理論與方法的基礎(chǔ)上,利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)在去哪兒網(wǎng)爬取近七個(gè)月的預(yù)售價(jià)格數(shù)據(jù)作為研究基本數(shù)據(jù),利用上述數(shù)據(jù)圍繞主要研究?jī)?nèi)容開(kāi)展相關(guān)研究。首先,根據(jù)本課題數(shù)據(jù)集的特點(diǎn)和研究需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;然后針對(duì)機(jī)票預(yù)售價(jià)格的影響因素對(duì)其預(yù)售折扣的影響關(guān)系不明確問(wèn)題,采用基于分類規(guī)則的分析方法,用以發(fā)現(xiàn)機(jī)票預(yù)査折扣與影響因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系;最后,以上述分析的影響因素為前提,采用多元回歸分析、回歸樹(shù)和模型樹(shù)分析法構(gòu)建預(yù)售機(jī)票價(jià)格預(yù)測(cè)模型并利用原型系統(tǒng)進(jìn)行方法驗(yàn)證。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)票預(yù)售價(jià)格 數(shù)據(jù)挖掘 分類規(guī)則 多元回歸模型 模型樹(shù)
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：F562.6;TP311.52
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第1章 緒論11-18
• 1.1 研究背景和意義11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述11-16
• 1.2.1 機(jī)票價(jià)格影響因素分析的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 機(jī)票價(jià)格預(yù)測(cè)問(wèn)題的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.3 預(yù)測(cè)問(wèn)題的主要研究方法13-15
• 1.2.4 存在的主要問(wèn)題15-16
• 1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線16
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)16-18
• 第2章 數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理18-32
• 2.1 網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)概述18-22
• 2.1.1 工作原理與基本架構(gòu)18-20
• 2.1.2 爬蟲(chóng)策略20-21
• 2.1.3 代表性開(kāi)源網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)工具簡(jiǎn)介21-22
• 2.2 機(jī)票數(shù)據(jù)的獲取22-25
• 2.2.1 機(jī)票數(shù)據(jù)爬取流程設(shè)計(jì)22-23
• 2.2.2 機(jī)票查詢?nèi)肟诰W(wǎng)頁(yè)識(shí)別23-24
• 2.2.3 機(jī)票查詢表單自動(dòng)填充與提交24
• 2.2.4 機(jī)票查詢返回?cái)?shù)據(jù)抽取24-25
• 2.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理25-31
• 2.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要內(nèi)容及常用方法25-27
• 2.3.2 機(jī)票預(yù)售價(jià)格數(shù)據(jù)預(yù)處理27-31
• 2.4 本章小結(jié)31-32
• 第3章 基于分類算法的機(jī)票預(yù)售價(jià)格影響因素分析32-40
• 3.1 基于規(guī)則的分類方法32-33
• 3.1.1 決策樹(shù)方法32
• 3.1.2 規(guī)則學(xué)習(xí)法32-33
• 3.2 機(jī)票價(jià)格影響因素的選擇33-34
• 3.3 機(jī)票價(jià)格與影響因素間關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘34-38
• 3.3.1 C5.0算法34-36
• 3.3.2 RIPPER算法36-37
• 3.3.3 實(shí)驗(yàn)過(guò)程設(shè)計(jì)37-38
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析38-39
• 3.5 本章小結(jié)39-40
• 第4章 機(jī)票預(yù)售價(jià)格預(yù)測(cè)模型的研究40-59
• 4.1 預(yù)測(cè)技術(shù)40-42
• 4.1.1 多元線性回歸分析技術(shù)40-41
• 4.1.2 回歸樹(shù)和M5'模型樹(shù)41-42
• 4.2 基于多元回歸的機(jī)票價(jià)格預(yù)測(cè)模型建立42-51
• 4.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理42-43
• 4.2.2 特征變量相關(guān)性計(jì)算43-46
• 4.2.3 模型構(gòu)建46-47
• 4.2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析47-51
• 4.3 基于回歸樹(shù)和模型樹(shù)的機(jī)票價(jià)格預(yù)測(cè)模型建立51-55
• 4.3.1 模型構(gòu)建51-52
• 4.3.2 模型性能評(píng)估52-53
• 4.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析53-55
• 4.4 多元回歸模型與回歸樹(shù)及模型樹(shù)模型的對(duì)比分析55-57
• 4.5 本章小結(jié)57-59
• 第5章 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與原型系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)59-73
• 5.1 系統(tǒng)需求分析59-60
• 5.1.1 系統(tǒng)目標(biāo)概述59
• 5.1.2 系統(tǒng)功能性需求59-60
• 5.1.3 系統(tǒng)非功能性需求60
• 5.2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)方案60-61
• 5.2.1 系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)60-61
• 5.2.2 系統(tǒng)總體數(shù)據(jù)處理流程設(shè)計(jì)61
• 5.3 系統(tǒng)主要功能模塊設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)61-72
• 5.3.1 系統(tǒng)總體功能結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)61-63
• 5.3.2 機(jī)票數(shù)據(jù)爬取模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)63-66
• 5.3.3 機(jī)票信息提取模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)66-69
• 5.3.4 預(yù)售機(jī)票價(jià)格預(yù)測(cè)模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)69-72
• 5.4 本章小結(jié)72-73
• 第6章 總結(jié)與展望73-75
• 6.1 研究工作總結(jié)73
• 6.2 對(duì)進(jìn)一步研究工作的展望73-75
• 參考文獻(xiàn)75-78
• 致謝78

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本文編號(hào)：728110