[发明专利]一种旅客细分方法及装置

权利要求书

1.一种旅客细分方法，其特征在于，包括：

根据预置的旅客价值评价模型，建立与所述旅客价值评价模型对应的判断矩阵A；

根据所述判断矩阵A计算所述旅客价值评价模型中各旅客价值指标的权重；

根据各旅客价值指标的所述权重和预置的初始聚类原型对预置的若干样本进行分类。

2.根据权利要求1所述的旅客细分方法，其特征在于，根据各旅客价值指标的权重所述权重和预置的初始聚类原型对预置的若干样本进行分类具体为：

通过距离计算公式分别计算预置的若干样本与预置的初始聚类原型中各个原型的距离，然后将样本及与所述样本距离最短的原型划分为一类，其中γ为分类属性的权重，X_i为样本X中的行向量，V_j为原型且为行向量的形式，d(X_i，V_j)为样本与原型之间的距离，i为样本个数，j为原型个数，当x_ik＝v_jk时，δ取0，当x_ik不等于v_jk时，δ取1。

3.根据权利要求1所述的旅客细分方法，其特征在于，在根据预置的旅客价值评价模型，建立与所述旅客价值评价模型对应的判断矩阵A之后，在根据所述判断矩阵A计算所述旅客价值评价模型中各旅客价值指标的权重之前还包括：

对所述判断矩阵A进行一致性处理。

4.根据权利要求3所述的旅客细分方法，其特征在于，对所述判断矩阵A进行一致性处理具体为：

S1，计算所述判断矩阵A的排序向量W，并通过计算所述判断矩阵A的各列归一化向量，其中B＝(b_ij)_n×n，β_j＝(b_1j，b_2j，...,b_nj)^T，β_j为所述判断矩阵A的第j列归一化向量W；

S2，根据计算所述判断矩阵A的诱导矩阵C＝(c_ij)_n×n；

S3，计算得到使|c_ij-1|达到最小值的i，j，并将i，j分别记为k，l；

S4，比较c_ij与1的大小，若c_kl＜1，则若a_kl为整数，令a′_kl＝a_kl-1，否则令若c_kl＞1，则若则a_kl为整数，令a′_kl＝a_kl+1，否则令

S5，令a′_lk＝1/a′_kl，a′_ij＝a_ij，i，j∈Ω且i，j≠k，l，然后判断A′＝(a′_ij)的一致性，若A′＝(a′_ij)具有一致性则结束计算，若A′＝(a′_ij)不具有一致性，则令A＝A′并返回S1。

5.根据权利要求4所述的旅客细分方法，其特征在于，计算所述判断矩阵A的排序向量W具体为：

通过AW＝λ_maxW计算所述判断矩阵A的第一排序向量W^(L)，其中λ_max为所述判断矩阵A的最大特征根；

通过和A^TU^T＝λ_maxU^T计算所述判断矩阵A的第二排序向量W^(R)，其中W_i、U_i均为行向量；

通过W＝(W^(L)+W^(R))/2计算所述判断矩阵A的排序向量W。

6.一种旅客细分装置，其特征在于，包括：

判断矩阵建立模块，用于根据预置的旅客价值评价模型，建立与所述旅客价值评价模型对应的判断矩阵A；

权重计算模块，用于根据所述判断矩阵A计算所述旅客价值评价模型中各旅客价值指标的权重；

分类模块，用于根据各旅客价值指标的所述权重和预置的初始聚类原型对预置的若干样本进行分类。