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民航旅客个体出行价值预测应用研究
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民航旅客个体出行价值预测应用研究
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
1 绪论第11-17页
　　　　1.1 研究背景及意义第11-13页
　　　　1.2 国内外研究现状第13-15页
　　　　1.3 主要研究内容第15-16页
　　　　1.4 论文组织结构第16-17页
2 相关技术和理论介绍第17-34页
　　　　2.1 用户价值模型第17-20页
　　　　　　　　2.1.1 客户终生价值模型第17-18页
　　　　　　　　2.1.2 RFM模型第18-20页
　　　　2.2 价值预测模型第20-26页
　　　　　　　　2.2.1 时间序列模型第20-22页
　　　　　　　　2.2.2 机器学习方法第22-26页
　　　　2.3 深度学习基础第26-30页
　　　　　　　　2.3.1 深层神经网络第26-27页
　　　　　　　　2.3.2 循环神经网络第27-29页
　　　　　　　　2.3.3 注意力机制第29-30页
　　　　2.4 多任务学习第30-32页
　　　　　　　　2.4.1 基本概念第31页
　　　　　　　　2.4.2 多任务学习的有效性第31页
　　　　　　　　2.4.3 深度学习中的多任务学习第31-32页
　　　　2.5 本章小结第32-34页
3 旅客价值评估模型第34-43页
　　　　3.1 问题定义第34-35页
　　　　3.2 旅客价值评估方法第35-38页
　　　　　　　　3.2.1 旅客价值第35-36页
　　　　　　　　3.2.2 价值指标第36-37页
　　　　　　　　3.2.3 参数化价值权重第37-38页
　　　　3.3 案例分析第38-42页
　　　　　　　　3.3.1 实验数据第39-40页
　　　　　　　　3.3.2 结果分析第40-42页
　　　　3.4 本章小节第42-43页
4 旅客价值预测模型第43-63页
　　　　4.1 问题定义第43-45页
　　　　4.2 旅客价值预测方法第45-49页
　　　　　　　　4.2.1 信息提取模块第46-47页
　　　　　　　　4.2.2 外部因素融合第47-48页
　　　　　　　　4.2.3 多目标学习第48-49页
　　　　　　　　4.2.4 模型训练第49页
　　　　4.3 旅客特征设计第49-56页
　　　　　　　　4.3.1 个体特征设计第50-53页
　　　　　　　　4.3.2 关系特征设计第53-56页
　　　　4.4 实验及结果分析第56-62页
　　　　　　　　4.4.1 实验数据第56-58页
　　　　　　　　4.4.2 实验平台第58-59页
　　　　　　　　4.4.3 基准方法第59-60页
　　　　　　　　4.4.4 实验超参设置第60页
　　　　　　　　4.4.5 实验结果分析第60-62页
　　　　4.5 本章小结第62-63页
5 总结与展望第63-64页
　　　　5.1 工作总结第63页
　　　　5.2 不足与展望第63-64页
参考文献第64-70页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第70-72页
学位论文数据集第72页

本篇论文共72页，点击这进入下载页面。
 
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