摘 要:对于民航行业,是否能预测旅客出行的需求,相关行业主管部门和航空公司可以合理地投放行业运力,从而提高航空公司的收益和旅客的服务质量。目前,仅靠单方面航空公司拥有的数据是远远不够的,需要考虑多方面因素,例如还可以通过在互联网中采集大量的影响民航行业的数据,从而帮助航空公司制计划和销售策略。而互联网的社会事件数据是众多数据来源中的非常重要的一种。
通过初步调查分析,对民航产业可能有影响的事件主要可分为以下几类:展会、演唱会、体育赛事、政治会议、突发异常天气等。通过分析不同类型的事件,并建立一个相对统一的事件描述模型,用此来分析其对旅客出行产生的影响。本系统从互联网上抓取事件,并进行分词及语义等处理,提取事件的属性建立事件模型,以及可视化展现,够帮助航空公司更好地服务市场和旅客,进而提升收益。但是在数据的处理和分析存在一些问题,例如数据来源多又广且错综复杂;数据的非结构化性;同一事件数据在不同数据源描述可能存在较大的差异。
关键词:民航;事件;旅客出行;预测模型;可视化。
目录
摘要
Abstract
1 绪论-1
1.1 课题背景、研究的目的和意义-1
1.2 课题欲解决的主要问题-2
2 关键技术介绍-2
3 系统需求分析-4
3.1 系统流程-4
3.2 功能需求分析-4
4 系统总体设计-5
4.1 系统结构-5
4.2 系统数据库设计-7
5 系统实现-10
5.1 事件抓取-10
5.2 事件分析-19
5.3客流量影响-21
5.4预警可视化-24
5.5后台管理-26
6系统部署与测试-31
6.1系统部署-31
6.2系统测试-31
6.3测试总结-33
7 结论-34
参 考 文 献-35
致 谢-37