基于二分K 均值算法的机场旅客群体划分模型

中国民航大学学报

基于二分K 均值算法的机场旅客群体划分模型

钟翔，韩旭，朱彩云，王晓萌

（天津滨海国际机场信息技术部，天津300300）

收稿日期:2017-12-25 修回日期:2018-01-16 出版日期:2018-06-24 发布日期:2018-06-26
作者简介:钟翔（1975—），湖南益阳人，工程师，硕士，研究方向为机场管理、机场建设规划、能源输配系统及信息系统等.
基金资助:
首都机场集团公司2016 年度科技立项项目

Airport passenger grouping model based on dichotomic K-means algorithm

ZHONG Xiang, HAN Xu, ZHU Caiyun, WANG Xiaomeng

(Information Technology Department, Tianjin Binhai International Airport , Tianjin 300300, China)

Received:2017-12-25 Revised:2018-01-16 Online:2018-06-24 Published:2018-06-26

摘要/Abstract

摘要： 为旅客提供个性化服务是机场未来提升服务品质的发展方向，而旅客群体的细分是个性化服务的重要前提。通过提取天津机场安检信息系统旅客数据，分别建立机场旅客主体特征和出行特征划分模型。分析表明，采用二分K 均值算法可对机场旅客进行有效划分，聚类结果较为理想。

关键词: 旅客群体划分, 机场旅客特征, K 均值, 聚类算法

Abstract: Providing personalized service for passengers is the developing direction for airport service quality improvement.Passenger data of TBIA security information system is extracted, then the passenger grouping models are respectively built according to their personal characteristics and travelling features. Analysis proves that the dichotomic K-means algorithm can effectively group airport passengers with ideal clustering results.

Key words: passenger grouping, airport passenger characteristics, K-means, cluster algorithm

中图分类号:

F560.81

钟翔，韩旭，朱彩云，王晓萌. 基于二分K 均值算法的机场旅客群体划分模型[J]. 中国民航大学学报.

ZHONG Xiang, HAN Xu, ZHU Caiyun, WANG Xiaomeng. Airport passenger grouping model based on dichotomic K-means algorithm[J]. .

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