大数据下机场旅客动态服务需求捕捉与个性化服务推荐关键技术

In recent years, with the rapid development of China's economy, the quick growth of civil aviation passengers and the constraints of airport facilities, traditional service offered by the airport has been difficult to meet the travel demand of modern passengers. The personalized service provided for passengers is necessary to improve passenger travel experience and civil aviation transportation competitiveness. This project intends to capture the dynamic individual of passengers in the terminal buildings at any time, location and boarding state through the big data technologies. This method can accurately grasp the different level psychological needs of the individual passenger and different scale groups.

近年来，随着我国经济的快速发展，民航旅客数量不断攀升，在机场资源设施相对固定的约束下，机场提供的传统服务已很难满足现代旅客出行的需求，及时捕捉旅客在机场航站楼内的动态服务需求并在其最需要帮助的时刻为其提供满意的个性化服务是未来机场提升服务质量的必然方向。但是该设想落实起来极其困难，主要原因是目前不能及时捕捉机场旅客在不同时刻、位置和和登机状态下的动态服务需求、不能准确掌握需求的重要度和急迫性、很少研究面向旅客个性化服务的机场资源分配。针对上述问题，本项目拟结合交通心理学的研究成果借助大数据分析技术通过建立数学模型来描述机场旅客个体和不同尺度的群体在不同时刻、位置和和登机状态下的动态服务需求、需求的重要度和急迫性，进而在此基础上建立面向机场旅客个性化服务需求满意度的机场资源优化分配模型，最终实现在旅客最需要帮助的时刻为其提供满意的个性化服务。

民航旅客数量不断攀升，及时捕捉民航旅客的服务需求并为其提供满意的个性化服务是未来机场提升服务质量的必然方向。本研究主要涉及如下几方面：(1)为了预先估算所需的民航服务，针对民航需求进行预测，提出了一种基于深度时空卷积神经网络的民航需求预测模型。(2)为了利用从社交网络中获得的数据分析旅客的需求和服务满意度，需对其有效性进行验证，通过不同的特征选择方法与不同的分类器组合来分析特征工程和分类器在有效性验证中的作用。(3)为了获得丰富的用户发布在不同社交网络上的数据，需对不同社交网络的用户进行关联性分析，提出了一个局部扩展的关联用户识别方法，相对于传统方法，该方法可用于获取的用户信息较少的情况，并且可以在短时间内快速识别出大多数关联用户。(4)为了能准确捕获民航旅客的出行需求和对服务的满意度，对文本关键信息提取进行了深入研究，首先对现有的关键信息提取方法进行了详细的综述；接着，提出了一个融合词图中关键信息的基于图的半监督提取方法，在该方法中融合了词与词之间共现的相关信息、词语本身的关键信息以及文档的主题信息；随后，提出了融合词向量的基于图的无监督提取方法，针对文本关键信息任务的特殊性， 提出了面向该任务的词向量的学习方法，并将其融合到基于图的提取方法中。(5)为了给民航旅客提供个性化的服务推荐，对个性化推荐进行了深入研究，首先，针对传统的类别驱动的方法只考虑了类别间的关联或是将其组织成扁平或层次结构，项目和类别对应关系复杂、忽略其他信息的问题，提出了基于组合类别空间的随机游走推荐算法；然后，针对已有数据填充方法只考虑评分 信息和传统相似性，无法捕获用户间真实相似关系的问题，提出了基于会话时 相似性的矩阵分解数据填充方法来缓解数据稀疏性。截止到2018年12月，在该项目的资助下，正式发表13篇论文，录用3 篇论文，共计16 篇论文。完成了预定的目标，这些成果分别发表在中国计算机学会CCF推荐的A类(IJCAI’2018)、B类(CIKM’2017)、C类(PAKDD’2016和2019, PRICAI’2018)会议上，CCF推荐的B类(KAIS’2019)、C类(IDA’2019)学术期刊上，中文一级学报《软件学报》、《通信学报》以及其他中文核心期刊上。