[发明专利]旅客出行目的的预测方法及装置、存储介质及电子设备

说明书

本发明提供一种旅客出行目的的预测方法及装置、存储介质及电子设备，该方法包括：采集信息系统中的旅客数据，对旅客数据进行处理，并对得到的每个样本数据进行特征提取处理，得到各个特征数据；构建各个预测模型，并使用各个特征数据对每个预测模型进行训练，在每个预测模型训练结束后，将预测准确率最大的预测模型作为目标预测模型，并使用目标预测模型对待预测旅客进行预测处理，得到待预测旅客的出行目的预测结果。通过对旅客数据进行分类、提取特征等处理，得到特征数据，使用特征数据构建可以预测旅客的出行目的的目标预测模型，由此为航空公司提供旅客出行目的的预测数据，为民航公司调整航班服务提供重要的数据依据，填补行业的空白。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种旅客出行目次的预测方法及装置、存储介质及电子设备。

背景技术

随着计算机技术的不断发展，旅客出行的数据得以保存，大量的旅客出行数据保存在航空公司的信息系统中。信息系统中海量的客票数据成为航空公司分析市场发展、为旅客提供服务等工作的重要参照数据。

旅客的出行目的是不同的，例如以办公为目的的出行和以旅客为目的出行，不同的出行目的对航班的需求是不同的，而目前航空业中对于旅客的出行目的的分析至今为止还是空白的，为了给旅客提供更加优质的服务，预测旅客的出行目的成为亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种旅客出行目的的预测方法及装置、存储介质及电子设备，本发明可以预测旅客的出行目的，填补了行业空白，并为航空公司提供旅客出行目的的预测数据，为航空公司调整航班服务提供重要的数据依据。

为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

本发明第一方面公开一种旅客出行目的的预测方法，包括：

采集预设的信息系统中的旅客数据；

对所述旅客数据进行处理，得到样本数据集合，所述样本数据集合中包含差旅类的样本数据和非差旅类的样本数据；

对每个所述样本数据进行特征提取处理，得到每个所述样本数据的各个特征数据；

基于各个预测算法，构建与每个所述预测算法对应的预测模型，并使用各个所述特征数据对每个所述预测模型进行训练，在每个所述预测模型训练结束后，获取每个所述预测模型的预测准确率；

将预测准确率最大的预测模型作为目标预测模型，并使用所述目标预测模型对待预测旅客进行预测处理，得到所述待预测旅客的出行目的预测结果。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

本发明提供一种旅客出行目的的预测方法及装置、存储介质及电子设备，该方法包括：采集信息系统中的旅客数据，对旅客数据进行处理，得到样本数据集合；对每个样本数据进行特征提取处理，得到每个样本数据的各个特征数据；基于各个预测算法，构建与每个预测算法对应的预测模型，并使用各个特征数据对每个预测模型进行训练，在每个预测模型训练结束后，获取每个预测模型的预测准确率；将预测准确率最大的预测模型作为目标预测模型，并使用目标预测模型对待预测旅客进行预测处理，得到待预测旅客的出行目的预测结果。本发明通过对信息系统中的数据进行分类处理后，得到样本数据集合，并使用样本数据集合中的样本数据提取各个特征数据，使用各个特征数据构建预测模型，并对预测模型进行训练，在训练完成后，将预测准确率最大的预测模型作为目标预测模型，从而使用目标预测模型预测待出行旅客的出行目的。使用本发明，可以预测待出行旅客的出行目的，将相关的预测数据反馈给民航公司或是企业公司，以便民航公司可以及时得知旅客的出行目的，进而为旅客提供更加优质和贴切的服务，除此之外，还可以及时了解民航客运未来的发展趋势，为民航公司调整航班服务提供重要的数据依据，以及填补行业的空白。

附图说明