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基于旅客出行意图的航线潜在价值计算模型 被引量:1
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作者 徐涛 徐召朋 卢敏 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期158-163,共6页
传统的航线价值计算通常以统计客流量为主,忽略了旅客偏好对航线潜在价值的影响,因此,本文提出了一种基于旅客出行意图的航线潜在价值计算模型.该模型利用最大似然估计法对旅客舱位偏好进行量化,然后引入出行意图的概念将旅客出行行为... 传统的航线价值计算通常以统计客流量为主,忽略了旅客偏好对航线潜在价值的影响,因此,本文提出了一种基于旅客出行意图的航线潜在价值计算模型.该模型利用最大似然估计法对旅客舱位偏好进行量化,然后引入出行意图的概念将旅客出行行为进行细分,并利用Gibbs Sampling方法实现出行意图的求解,最终达到航线潜在价值计算的目的.在中国民航旅客订票数据集上的实验表明,本文方法获得的2010年航线价值序列与2011年航线价值序列的相似度要明显高于统计客流量的方法,且对排名前5的高价值航线的挖掘准确率可达100%. 展开更多
关键词 航空运输 旅客舱位偏好 出行意图 航线潜在价值 最大似然估计 Gibbs Sampling
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基于深度学习的美国媒体“一带一路”舆情的情感分析 被引量:6
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作者 王洁 乔艺璇 +1 位作者 彭岩 许娴晓 《电子技术应用》 2018年第11期102-106,110,共6页
分析美国主流新闻媒体针对"一带一路"倡议的关注热点,研究相关舆情的情感倾向。用网络爬虫自动采集相关新闻,筛选高频词获得媒体关注热点。提出一种自动摘要-卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的集成式模型进... 分析美国主流新闻媒体针对"一带一路"倡议的关注热点,研究相关舆情的情感倾向。用网络爬虫自动采集相关新闻,筛选高频词获得媒体关注热点。提出一种自动摘要-卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的集成式模型进行文档级情感分析。该模型首先提取摘要去除原始文档中非重要数据的干扰,再利用卷积神经网络进行句子级情感分析,通过基于语义指向的方法获得文档级的情感分数,并对情感波动异常文章二次分析。在真实数据上的对比实验表明,自动摘要-CNN的集成式文档级情感分析模型在情感分析方面优于单一CNN的方法。 展开更多
关键词 “一带一路” 情感分析 深度学习 卷积神经网络 自动摘要
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面向班型动态生成的地服人员排班算法 被引量:4
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作者 卢敏 王莉 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期54-60,共7页
面向班型动态生成的地服人员排班旨在动态生成班型,并将员工分配到班型中,以班型为航班地面保障单元.现有面向班型的人员排班算法是建立在固定班型数和班型内的员工资质数,未考虑班型数未知的重要前提.为此,提出面向班型动态生成的地服... 面向班型动态生成的地服人员排班旨在动态生成班型,并将员工分配到班型中,以班型为航班地面保障单元.现有面向班型的人员排班算法是建立在固定班型数和班型内的员工资质数,未考虑班型数未知的重要前提.为此,提出面向班型动态生成的地服人员排班算法,其核心思想是通过block Gibbs抽样迭代优化班型内人员构成、班型内航班集和班型生成.在某机场值机人员的数据集中验证此算法,实验结果表明,在满足员工层次资质、员工白夜班和班型动态生成的约束下,算法能够生成合理的班型. 展开更多
关键词 航空运输 班型动态生成 吉布斯采样 人员排班
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基于禁忌搜索算法的机场外航服务人员班型生成研究 被引量:2
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作者 冯霞 唐菱 卢敏 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第11期2715-2721,共7页
针对机场外航服务人员班型生成面临的任务量大,约束条件复杂,人工生成班型方案困难等问题背景,考虑员工对任务具有层次资质,班型的各类劳动法规等约束条件,以最小化班型方案总工作时间为优化目标,研究构建了面向多任务层次资质场景下的... 针对机场外航服务人员班型生成面临的任务量大,约束条件复杂,人工生成班型方案困难等问题背景,考虑员工对任务具有层次资质,班型的各类劳动法规等约束条件,以最小化班型方案总工作时间为优化目标,研究构建了面向多任务层次资质场景下的班型生成优化模型,并设计禁忌搜索算法进行求解。在首都机场外航服务部实际排班数据集上进行实验,验证了模型和算法的实用性和有效性,实验结果表明,求得的班型方案相比较现有人工生成的班型方案,能满足所有约束条件且总工作时间更短,总服务人数更少,提高了机场资源利用率。 展开更多
关键词 航空运输 班型生成 禁忌搜索算法 人员排班 多任务层次资质
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基于Block Gibbs的航空公司外航服务人员排班算法 被引量:1
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作者 卢敏 王莉 唐菱 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第10期2513-2520,共8页
航空公司外航服务人员排班旨在优化员工排班方案以满足外航航班的人员资质需求,并最小化员工总工作时长和兼顾工作时间均衡,其本质是一个面向多任务类型、员工层次资质、白夜班轮换等约束的人员排班问题。现有算法未考虑白夜班轮换强制... 航空公司外航服务人员排班旨在优化员工排班方案以满足外航航班的人员资质需求,并最小化员工总工作时长和兼顾工作时间均衡,其本质是一个面向多任务类型、员工层次资质、白夜班轮换等约束的人员排班问题。现有算法未考虑白夜班轮换强制性约束,制约了它们的应用。为此,该文提出基于Block Gibbs的航空公司外航服务人员排班算法。算法首先设计了数据拷贝技巧以快速建模具有白夜晚班约束的排班问题,然后提出基于Block Gibbs的多员工有放回抽样优化策略。理论分析表明该文算法与基准算法具有同规模的计算复杂度,但却具有更高的抽样效率以加大可行解生成规模和求解速度。与此同时,在国内某大型航空公司外航服务部排班数据集上的实验表明:相比于基准算法,算法在工作总时长、有效工作时长、有效工作时长比例等指标上提升至少0.62%。 展开更多
关键词 航班地勤 人员排班 吉布斯采样 层次资质
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一种基于潜在出行意图的旅客价值发现模型
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作者 徐涛 张继水 卢敏 《现代电子技术》 北大核心 2019年第4期143-147,152,共6页
如何识别不同价值的旅客是航空公司进行针对性营销面临的重要问题。大规模的旅客出行数据隐藏着旅客的出行动机,现有旅客价值评价方法将旅客看作独立个体,仅利用旅客自身出行数据计算旅客价值,忽略了旅客潜在出行动机对旅客价值的影响... 如何识别不同价值的旅客是航空公司进行针对性营销面临的重要问题。大规模的旅客出行数据隐藏着旅客的出行动机,现有旅客价值评价方法将旅客看作独立个体,仅利用旅客自身出行数据计算旅客价值,忽略了旅客潜在出行动机对旅客价值的影响。针对此现状,提出一种基于潜在出行意图的旅客价值发现模型。该模型利用Gibbs采样求解旅客共同出行关系影响下的旅客潜在出行意图,再根据旅客潜在出行意图分布来计算旅客未来航线需求,最后结合旅客历史乘机频率以及航空公司航线市场占有率得到旅客价值。实验结果表明基于潜在出行意图的旅客价值发现模型能有效识别旅客价值。 展开更多
关键词 共同出行关系 潜在出行意图 航线需求 GIBBS采样 旅客价值 RFM模型
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