CN110489647A - 一种航线信息推荐方法、系统、存储介质及计算机设备 - Google Patents

一种航线信息推荐方法、系统、存储介质及计算机设备 Download PDF

Info

Publication number
CN110489647A
CN110489647A CN201910752412.3A CN201910752412A CN110489647A CN 110489647 A CN110489647 A CN 110489647A CN 201910752412 A CN201910752412 A CN 201910752412A CN 110489647 A CN110489647 A CN 110489647A
Authority
CN
China
Prior art keywords
route information
user
destination
information
shift
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201910752412.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110489647B (zh
Inventor
许宏江
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hainan Taimei Airlines Co Ltd
Original Assignee
Hainan Taimei Airlines Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hainan Taimei Airlines Co Ltd filed Critical Hainan Taimei Airlines Co Ltd
Priority to CN201910752412.3A priority Critical patent/CN110489647B/zh
Publication of CN110489647A publication Critical patent/CN110489647A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110489647B publication Critical patent/CN110489647B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9535—Search customisation based on user profiles and personalisation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9537—Spatial or temporal dependent retrieval, e.g. spatiotemporal queries
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

本发明涉及一种航线信息推荐方法，包括获取第一用户发布的第一航线信息；根据第一用户的用户类型获取至少一个第二航线信息；根据第一航线信息获得第一航点集合，以及根据至少一个第二航线信息获得至少一个第二航点集合，其中，第二航线信息与第二航点集合一一对应；遍历至少一个第二航点集合，将与第一航点集合有交集的第二航点集合对应的第二航线信息确定为推荐信息；将推荐信息提供给第一用户的用户端。本发明的方法通过判断第一、二航线信息中的第一、二航点集合是否有交集，实现对第一航线信息和第二航线信息的匹配，从而将匹配成功的结果推荐给用户，提高用户的航线交易效率。本发明还提供一种航班信息推荐系统、存储介质及计算机设备。

Description

一种航线信息推荐方法、系统、存储介质及计算机设备
技术领域
本发明属于民航运输信息化系统技术领域，具体涉及一种航线信息推荐方法、系统、存储介质及计算机设备。
背景技术
随着民用航空技术的日益发展，机场和航空公司的需求也在日益剧增，每年民航市场交易额达数千亿人民币，未来，尤其在非枢纽机场之间，更是存在巨大的新开航线的需求，同时也需要更多的航空公司来为这些非枢纽机场和新开的航线提供航空运力。
机场在为新开航线挑选航空运力时，通常首要考虑的是挑选以新开航线所涉及的航点为基地的航空公司，航空公司在将自身剩余运力提供给机场时，也同样首先考虑的是该机场新开航线中涉及的航点是否包括该航空公司的基地航点，但目前，机场和航空公司都是依靠人工来进行筛选，往往需要耗费大量的时间，效率低下。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对现有技术存在的问题，提供一种航线信息推荐方法、系统、存储介质及计算机设备。
为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种航线信息推荐方法，包括步骤：
获取第一用户发布的第一航线信息；
根据所述第一用户的用户类型获取至少一个第二航线信息；
根据所述第一航线信息获得第一航点集合，以及根据至少一个所述第二航线信息获得至少一个第二航点集合，其中，第二航线信息与第二航点集合一一对应；
遍历所述至少一个第二航点集合，将与所述第一航点集合有交集的所述第二航点集合对应的第二航线信息确定为推荐信息；
将所述推荐信息提供给所述第一用户的用户端。
本发明的有益效果是：本发明的一种航线信息推荐方法通过判断所述第一航线信息和所述第二航线信息中的所述第一航点集合和第二航点集合是否有交集，实现对所述第一航线信息和所述第二航线信息的匹配，从而将匹配成功的结果推荐给用户，提高用户的航线交易效率。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步的，所述获取第一用户发布的第一航线信息，包括：
接收用户端发送的服务请求，根据所述服务请求中包括的用户信息获取第一用户发布的第一航线信息；
若所述第一用户为航司用户，则获取的第一航线信息为运力信息，若所述第一用户为机场用户，则获取的第一航线信息为航线需求信息。
采用上述进一步方案的有益效果是：通过用户端向web服务器发出服务请求，实现对第一用户发布的第一航线信息的快速获取。
进一步的，所述根据所述第一用户的用户类型获取至少一个第二航线信息，包括：若所述第一用户为航司用户，则获取航线需求信息作为第二航线信息；若所述第一用户为机场用户，则获取运力信息作为第二航线信息。
采用上述进一步方案的有益效果是：通过所述第一用户的用户类型实现对所述第二航线信息的获取，可以加速推荐信息的生成过程。
进一步的，所述根据所述第一航线信息获得第一航点集合，以及，根据至少一个所述第二航线信息，获得至少一个第二航点集合，包括：
提取所述第一航线信息中的第一航点，生成第一航点集合，所述第一航点包括始发航点、到达航点和经停航点；
分别提取所述至少一个第二航线信息中的第二航点，生成至少一个第二航点集合，所述第二航点包括始发航点、到达航点和经停航点。
采用上述进一步方案的有益效果是：通过对所述第一航线信息和所述第二航线信息的航点的提取，实现对所述第一航点集合和所述第二航点集合的获取，可以方便判断第一航线信息与第二航线信息是否匹配。
进一步的，还包括：
将与所述第一航点集合有交集的所述第二航点集合对应的第二航线信息，记为第三航线信息；
分别提取所述第三航线信息的属性特征，生成至少一个第一属性特征集合，其中，第一属性特征集合与第三航线信息一一对应；
获取第一用户历史响应过的第二航线信息；
提取第一用户历史响应过的第二航线信息的历史属性特征，分析所述历史属性特征，并根据分析结果生成第二属性特征集合；
遍历所述至少一个第一属性特征集合，将与所述第二属性特征集合有交集的第一属性特征集合对应的第三航线信息作为推荐信息。
采用上述进一步方案的有益效果是：通过动态跟踪分析第一用户历史响应过的第二航线信息的历史属性特征，并对该历史属性特征进行分析得到第二属性特征集合，从而根据第一属性特征集合和第二属性特征集合重新确定推荐信息，实现更精准的航线信息的推荐，进一步满足用户的需求，实现智能推荐，进一步提高航线交易效率和用户的黏性度。
进一步的，所述历史属性特征包括补贴报价、班期-机型或者班期-时刻分布；
所述分析所述历史属性特征，并根据分析结果生成第二属性特征集合，包括：
当所述历史属性特征为补贴报价时，基于物价指数模型，计算得到目标补贴报价，根据所述目标补贴报价生成第二属性特征集合；
当所述历史属性特征为班期-机型时，基于第一用户的所有适飞机型与班期，生成机型-班期全集；
基于第一用户的所有适飞机型以及历史响应过的班期，生成机型-班期舍弃集；
通过遍历计算判断机型-班期舍弃集在机型-班期全集中是否有补集，当有补集时，将该补集作为第二属性特征集合；
当所述历史属性特征为班期-时刻分布时，基于第一用户的所有时刻分布与班期，生成时刻分布-班期全集；
基于第一用户的所有时刻分布以及历史响应过的班期，生成时刻分布-班期舍弃集；
通过遍历计算判断时刻分布-班期舍弃集在时刻分布-班期全集中是否有补集，当有补集时，将该补集作为第二属性特征集合。
采用上述进一步方案的有益效果是：通过对第二航线信息的历史属性特征重新计算确定第二属性特征集合，以便于实现更精准的航线信息的推荐。
为解决上述技术问题，本发明实施例还提供了一种航线信息推荐系统，包括：
第一获取模块，用于获取第一用户发布的第一航线信息；
第二获取模块，用于根据所述第一用户的用户类型获取至少一个第二航线信息；
提取模块，用于根据所述第一航线信息获得第一航点集合，以及，根据至少一个所述第二航线信息，获得至少一个第二航点集合，其中，第二航线信息与第二航点集合一一对应；
计算模块，用于遍历所述至少一个第二航点集合，将与所述第一航点集合有交集的所述第二航点集合对应的第二航线信息确定为推荐信息；
推荐模块，用于将所述推荐信息提供给所述第一用户的用户端。
本发明的有益效果是：本发明的一种航线信息推荐系统通过计算模块判断所述第一航线信息和所述第二航线信息中的所述第一航点集合和第二航点集合是否有交集，实现对所述第一航线信息和所述第二航线信息的匹配，从而将匹配成功的结果推荐给用户，提高用户的航线交易效率。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步的，所述计算模块还用于，将与所述第一航点集合有交集的第二航点集合对应的第二航线信息，记为第三航线信息；
分别提取所述第三航线信息的属性特征，生成至少一个第一属性特征集合，其中，第一属性特征集合与第三航线信息一一对应；
获取第一用户历史响应过的第二航线信息；
提取第一用户历史响应过的第二航线信息的历史属性特征，分析所述历史属性特征，并根据分析结果生成第二属性特征集合；
遍历所述至少一个第一属性特征集合，将与所述第二属性特征集合有交集的第一属性特征集合对应的第三航线信息作为推荐信息。
采用上述进一步方案的有益效果是：通过动态跟踪分析第一用户历史响应过的第二航线信息的历史属性特征，并对该历史属性特征进行分析得到第二属性特征集合，从而根据第一属性特征集合和第二属性特征集合重新确定推荐信息，实现更精准的航线信息的推荐，进一步满足用户的需求，实现智能推荐，进一步提高航线交易效率和用户的黏性度。
为解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，包括指令，其特征在于，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行本发明方法实施例中记载的任意一种航线信息推荐方法的部分或全部步骤。
为解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上的并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现本发明方法实施例中记载的任意一种航线信息推荐方法的部分或全部步骤。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种航线信息推荐方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的另一种航线信息推荐方法的流程示意图；
图3为本发明实施例提供的一种航线信息推荐系统的结构框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
如图1所示，本发明实施例提供了一种航线信息推荐方法，具体包括以下步骤：
S01：获取第一用户发布的第一航线信息；
S02：根据所述第一用户的用户类型获取至少一个第二航线信息；
S03：根据所述第一航线信息获得第一航点集合，以及，根据至少一个所述第二航线信息，获得至少一个第二航点集合，其中，第二航线信息与第二航点集合一一对应；
S04：遍历所述至少一个第二航点集合，将与所述第一航点集合有交集的所述第二航点集合对应的第二航线信息确定为推荐信息；
S05：将所述推荐信息提供给所述第一用户的用户端。
需要说明的是，推荐信息的方式，可以按照预设的每页显示第二航线信息的条数以列表形式向第一用户展示，例如匹配成功的第二航线信息的数量总共有S个，每页显示条数为s(s≤10的自然数)，将分页后不足s条的第二航线信息作为最后一页的推荐信息，默认从第一页开始显示。
用户通过下拉滚动翻页，当页面没有更多数据时，检测到用户继续在下拉滚动翻页，前端web服务器将当前页码递增加1，向数据库服务器发送请求，向后台数据库请求获取当前递增加1后的页码对应的推荐信息，请求中包括请求的页码，请求页码为y＝y+1，y为当前显示页码，数据库服务器根据接收到的请求页码获取对应的推荐信息，将获取的推荐信息反馈到前端web端服务器，提供给第一用户的用户端进行推荐展示，直至推荐展示到最后一页的推荐信息，即当页码为最大值时就不会再去请求数据，反馈无更多数据。
可选地，步骤S01：所述获取第一用户发布的第一航线信息，具体包括：接收用户端发送的服务请求，根据所述服务请求中包括的用户信息获取第一用户发布的第一航线信息；
若所述第一用户为航司用户，则获取的第一航线信息为运力信息，若所述第一用户为机场用户，则获取的第一航线信息为航线需求信息。
上述实施例中，通过用户端向web服务器发出服务请求，实现对第一用户发布的第一航线信息的快速获取。
可选地，步骤S02：所述根据所述第一用户的用户类型获取至少一个第二航线信息，具体包括：
若所述第一用户为航司用户，则获取航线需求信息作为第二航线信息；若所述第一用户为机场用户，则获取运力信息作为第二航线信息。
通过所述第一用户的类型实现对所述第二航线信息的获取，可以加速推荐信息的生成过程。
可选地，步骤S03：所述根据所述第一航线信息获得第一航点集合，以及，根据至少一个所述第二航线信息，获得至少一个第二航点集合，具体包括：
提取所述第一航线信息中的第一航点，生成第一航点集合，所述第一航点包括始发航点、到达航点和经停航点；
分别提取所述至少一个第二航线信息中的第二航点，生成至少一个第二航点集合，所述第二航点包括始发航点、到达航点和经停航点。
需要说明的是，设第一航点集合为K＝{aN,bL,cQ}，设第二航点集合设为J＝{A,B,C}，其中N≤M，L≤M，Q≤M，N、L和Q为自然数，M为正整数，M为第一航线信息的数量，其中a、b、c分别表示第一航线信息中的始发航点、到达航点、经停航点，N、L和Q分别表示第一航线信息中的始发航点、到达航点、经停航点对应的航点数量；ABC分别表示第二航线信息的始发航点，到达航点，经停航点，其中经停航点可能有多个。
若第一用户为航空公司用户，其发布了M条运力信息，M为正整数，第一航线信息为运力信息，由于无到达航点和经停航点，因此只提取其发布的第一航线信息中的始发航点，得到始发航点集合，即第一航点集合K，此时，L和Q为0，第一航点集合K为K＝{a1，a2…aN},N≤M，N为正整数,由于可能存在重复相同的始发航点，所以N小于等于M。
若第一用户为机场用户，第一航线信息为航线需求信息，分两种情况，第一种情况：第一航线信息中的航路类型为经停航线，则提取其发布的第一航线信息中的始发航点、经停航点和到达航点，N、L和Q均大于0，则第一航点集合K＝{a1，a2…aN,b1，b2…bL,c1，c2…cQ}，N≤M，L≤M，Q≤M，N、L和Q为正整数。第二种情况：第一航线信息中的航路类型为直飞航线，由于无经停航点，则提取其发布的第一航线信息中的始发航点和到达航点，Q为0，则第一航点集合K＝{a1，a2…aN,b1，b2…bL}，其中N≤M，L≤M，N、L为正整数。
若N、L和Q均为0，则表示第一用户不曾发布过任何航线信息，则将第一用户的基地航点作为始发航点，构成集合k的元素，且这时的集合K只有一个元素，记为K＝{d}，其中d表示第一用户的基地航点。
若第二航线信息的类型为航线需求信息，其航路类型为直飞航线，由于无经停航点，则提取始发航点A和到达航点B，则第二航点集合J＝{A,B}；或者，若航路类型为经停航线，则提取始发航点A、到达航点B和经停航点C，则第二航点集合J＝{A,B,C}。
若第二航线信息的类型为运力信息，由于无经停航点和达到航点，则只提取始发航点A，则第二航点集合J＝{A}。
此外，当所述第一航点集合和每个所述第二航点集合均没有交集时，将发布时间晚于预设时间的第二航线信息作为推荐信息。具体的，可以将第一用户登录系统的登录时间往前推x天，作为预设时间，其中x为正整数，例如，设x＝2，第一用户登录系统的登录时间为2019年8月12日14时02分，那么预设时间为2019年8月10日14时02分，当所述第一航点集合和所述第二航点集合没有交集时，则将发布时间在2019年8月10日14时02分之后的第二航线信息作为推荐信息，以便于向第一用户推荐展示最新发布的第二航线信息。
可选地，如图2所示，在上述实施例的基础上，本发明实施例还提供了另一种航线信息推荐方法，具体包括：
将与所述第一航点集合有交集的所述第二航点集合对应的第二航线信息，记为第三航线信息；
分别提取所述第三航线信息的属性特征，生成至少一个第一属性特征集合，其中，第一属性特征集合与第三航线信息一一对应；
获取第一用户历史响应过的第二航线信息；
提取第一用户历史响应过的第二航线信息的历史属性特征，分析所述历史属性特征，并根据分析结果生成第二属性特征集合；
遍历所述至少一个第一属性特征集合，将与所述第二属性特征集合有交集的所述第一属性特征集合对应的第三航线信息作为推荐信息。
需要说明的是，传统的信息推荐，是通过对用户历史响应数据进行分析，将符合历史响应数据特征的信息进行推荐，但是，随着市场因素、自身的需求变化或者民航政策的变化，传统的信息推荐，不能进行智能推荐，存在推荐信息不准确，无法满足用户的需求。例如，机场在面临新开航线时，可能由于客座率因素或市场因素导致该条航线的未来收益预估不理想，而导致找不到合适的航空公司来为该条新开航线提供运力，通常，机场会通过给航空公司以补贴的形式，来吸引航空公司提供运力，主要包括两种：定补补贴，即无论航空公司运营该新开航线时每航班盈利多少，机场都给予定额的补贴金额；保底补贴，即航空公司运营该新开航线时每航班盈利达到事先约定的保底金额，则机场不再给予航空公司补贴，若每航班盈利没有达到事先约定的保底金额，则机场补足剩余的金额。如航空公司A以前响应的机场B发布的某条航线信息C，航线C的报价补贴为：定补5万，那么，根据常规的信息推荐方法，航空公司A登录平台之后，系统根据其以前响应的航线的报价向航空公司A推荐航线信息，但是，在经过了某段时间T后，随着市场因素或者物价上涨因素导致报价金额上涨，或者随着民航政策的变化，补贴的准入条件提高，显然如果再按照以前A响应过的报价补贴向其推荐航线信息已经不适用了，对航空公司A用户来说，推荐信息也不准确了，被接收的可能性也会很小，这样反而会降低航空公司与机场之间达成合作协议的效率，也使得航空公司的剩余运力的利用率降低。
因此，通过本发明实施例实时跟踪记录第一用户以前响应过的第二航线信息，并根据这些以前响应过的第二航线信息分析获取包括的历史属性特征，比如，报价的方式和金额，根据报价金额和时间T，基于物价指数模型，计算目标报价金额，根据目标报价金额生成第二属性特征集合，重新确定推荐信息，将重新确定的推荐信息提供给第一用户的终端，进行显示，这样可以更准确的实现向第一用户动态的提供推荐信息的目的，从而可以提高航线交易效率，其中物价指数模型属于现有技术，此处不再赘述。
上述实施例通过动态跟踪分析第一用户历史响应过的第二航线信息的属性特征，并对该属性特征进行分析得到第二属性特征集合，从而根据第一属性特征集合和第二属性特征集合重新确定推荐信息，实现更精准的航线信息的推荐，进一步满足用户的需求，实现智能推荐，进一步提高航线交易效率和用户的黏性度。
可选地，所述历史属性特征包括补贴报价、班期-机型或者班期-时刻分布；
所述分析所述历史属性特征，并根据分析结果生成第二属性特征集合，包括：
当所述历史属性特征为补贴报价时，基于物价指数模型，计算得到目标补贴报价，根据所述目标补贴报价生成第二属性特征集合；
当所述历史属性特征为班期-机型时，基于第一用户的所有适飞机型与班期，生成机型-班期全集；
基于第一用户的所有适飞机型以及历史响应过的班期，生成机型-班期舍弃集；
通过遍历计算判断机型-班期舍弃集在机型-班期全集中是否有补集，当有补集时，将该补集作为第二属性特征集合；
当所述历史属性特征为班期-时刻分布时，基于第一用户的所有时刻分布与班期，生成时刻分布-班期全集；
基于第一用户的所有时刻分布以及历史响应过的班期，生成时刻分布-班期舍弃集；
通过遍历计算判断时刻分布-班期舍弃集在时刻分布-班期全集中是否有补集，当有补集时，将该补集作为第二属性特征集合。
具体的，所述机型-班期全集的元素为二维矢量，所述二维矢量的第一分量为适飞机型，第二分量为班期；所述机型-班期舍弃集的元素为二维矢量，所述二维矢量的第一分量为适飞机型，第二分量为班期；
所述时刻分布-班期全集的元素为二维矢量，所述二维矢量的第一分量为时刻分布，第二分量为班期；所述时刻分布-班期舍弃集的元素为二维矢量，所述二维矢量的第一分量为时刻分布，第二分量为班期。
以第一用户为机场用户，第二用户为航空公司用户为例进行说明，通过分析获取第一用户历史响应过的第二航线信息的班期、机型，获取第二用户的适飞机型(用户注册信息中可获取，或者通过用户官网获取)以及第二用户的时刻表，根据“第一用户历史响应过的第二航线信息的班期、机型”和“第二用户的适飞机型以及时刻表”，重新确定推荐信息，例如，机型A319响应过的航线信息的班期为1、3、5(即周一、周三、周五)，那么对于第一用户来说，机型A319的适飞班期就只有2、4、6、7了，因此，如果还是按照响应过的班期来推荐，对于第一用户来说，已经不适用了，所以重新确定第二属性特征集合，即适飞机型A319的适飞班期包括2、4、6、7，根据重新确定的第二属性特征集合重新确定推荐信息。对于适航机型也是同样的道理，根据第一用户的机型库，可以确定有哪些适航的机型和对应的数量，以及响应过的航线信息，以及通过机场获取时刻分布信息，获取在飞的机型，从而，根据机型的这些相关数据可以重新确定推荐信息。
又比如，分析获取第一用户响应过的航线信息的班期和时刻(进出港时刻)，获取第二用户的时刻分布，确定第二属性特征集合，即，分析的班期1、3、5，时刻为出港10：00，进港12：00，则根据获取的第二用户的时刻分布，重新确定的第二属性特征集合中就至少不能再包括班期1、3、5的上述时间段了，当然，具体的班期和时刻确定需要根据第二用户的时刻分布具体确定。向机场用户推荐航线信息，还需要进一步的根据机场本身的时刻分布，确定该机场还可以利用的时刻有哪些，而不能只是根据历史响应过的航线信息的特征属性来确定推荐信息。
如图3所示，本发明实施例还提供了一种航线信息推荐系统，具体包括：
第一获取模块101，用于获取第一用户发布的第一航线信息；
第二获取模块102，用于根据所述第一用户的用户类型获取至少一个第二航线信息；
提取模块103，用于根据所述第一航线信息获得第一航点集合，以及，根据至少一个所述第二航线信息，获得至少一个第二航点集合，其中，第二航线信息与第二航点集合一一对应；
计算模块104，用于遍历所述至少一个第二航点集合，将与所述第一航点集合有交集的第二航点集合对应的第二航线信息确定为推荐信息；
推荐模块105，用于将所述推荐信息提供给所述第一用户的用户端。
上述实施例中，所述一种航线信息推荐系统通过计算模块104判断所述第一航线信息和所述第二航线信息中的所述第一航点集合和第二航点集合是否有交集，实现对所述第一航线信息和所述第二航线信息的匹配，从而将匹配成功的结果推荐给用户，提高用户的航线交易效率。
所述第一获取模块101，具体用于根据所述用户端向web服务器发出的服务请求，使web服务器将服务请求转发至数据库服务器，数据库服务器根据服务请求中包括的用户信息获取第一用户发布的第一航线信息，若第一用户为航司用户，则获取的第一航线信息为运力信息，若第一用户为机场用户，则获取的第一航线信息为航线需求信息；
所述第二获取模块102，具体用于根据所述第一用户的用户类型获取至少一个第二航线信息，包括：若第一用户为航司用户，则获取航线需求信息作为第二航线信息；若第一用户为机场用户，则获取运力信息作为第二航线信息；
所述提取模块103，具体用于提取所述第一航线信息中的第一航点，生成第一航点集合，所述第一航点包括始发航点、到达航点和经停航点；
分别提取所述至少一个第二航线信息中的第二航点，生成至少一个第二航点集合，所述第二航点包括始发航点、到达航点和经停航点。
可选地，所述计算模块104还用于将与所述第一航点集合有交集的所述第二航点集合对应的第二航线信息，记为第三航线信息；
分别提取所述第三航线信息的属性特征，生成至少一个第一属性特征集合，其中，第一属性特征集合与第三航线信息一一对应；
获取第一用户历史响应过的第二航线信息；
提取第一用户历史响应过的第二航线信息的历史属性特征，分析所述历史属性特征，并根据分析结果生成第二属性特征集合；
遍历所述至少一个第一属性特征集合，将与所述第二属性特征集合有交集的第一属性特征集合对应的第三航线信息作为推荐信息。
优选的，所述历史属性特征包括补贴报价、班期-机型或者班期-时刻分布；
所述计算模块104还用于当所述历史属性特征为补贴报价时，基于物价指数模型，计算得到目标补贴报价，根据所述目标补贴报价生成第二属性特征集合；
当所述历史属性特征为班期-机型时，基于第一用户的所有适飞机型与班期，生成机型-班期全集；
基于第一用户的所有适飞机型以及历史响应过的班期，生成机型-班期舍弃集；
通过遍历计算判断机型-班期舍弃集在机型-班期全集中是否有补集，当有补集时，将该补集作为第二属性特征集合；
当所述历史属性特征为班期-时刻分布时，基于第一用户的所有时刻分布与班期，生成时刻分布-班期全集；
基于第一用户的所有时刻分布以及历史响应过的班期，生成时刻分布-班期舍弃集；
通过遍历计算判断时刻分布-班期舍弃集在时刻分布-班期全集中是否有补集，当有补集时，将该补集作为第二属性特征集合。
上述实施例中，通过动态跟踪分析第一用户历史响应过的第二航线信息的属性特征，并对该属性特征进行分析得到第二属性特征集合，从而根据第一属性特征集合和第二属性特征集合重新确定推荐信息，实现更精准的航线信息的推荐，进一步满足用户的需求，实现智能推荐，进一步提高航线交易效率和用户的黏性度。
本发明实施例一种航线信息推荐系统是对应上述实施例中记载的一种航线信息推荐方法，在所述航线信息推荐系统还包括若干单元，用于对应上述一种航线信息推荐方法的相应步骤，实现相应的功能。由于上述实施例中已经对一种航线信息推荐方法的步骤进行了详细的说明，故在此航线信息推荐系统中不再赘述。
本发明第三实施例提供了一种计算机可读存储介质，包括指令，其特征在于，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行本发明实施例中记载的任何一种航线信息推荐方法的部分或全部步骤。在一些具体实例中，计算机可读存储设备可以包括优盘、移动硬盘或者光碟等。
本发明第四实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上的并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现本发明实施例中记载的任何一种航线信息推荐方法的部分或全部步骤。在一些具体实例中，计算设备可以包括笔记本电脑、智能电视、台式电脑、手机或者服务器等。
本发明采用的一种航线信息推荐方法、系统、存储介质及计算机设备通过判断所述第一航线信息和所述第二航线信息中的所述第一航点集合和第二航点集合是否有交集，自动匹配与用户发布的航线信息的航点相关性，从而可以快速确定出与用户发布的航线信息具有航点关联的推荐信息，实现一键自动匹配，同时向用户的用户端以列表形式推荐展示筛选出来的航线信息，便于用户可以快速选择符合自身需求的航线信息进行匹配，从而提高用户的航线交易效率。另外，对第一用户历史响应过的第二航线信息的属性特征信息的分析，实现更精准的航线信息的推荐，进一步的满足用户的需求，实现智能推荐，提高航线交易效率，增强用户的黏性度。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种航线信息推荐方法，其特征在于，包括步骤：
获取第一用户发布的第一航线信息；
根据所述第一用户的用户类型获取至少一个第二航线信息；
根据所述第一航线信息获得第一航点集合，以及，根据至少一个所述第二航线信息，获得至少一个第二航点集合，其中，第二航线信息与第二航点集合一一对应；
遍历所述至少一个第二航点集合，将与所述第一航点集合有交集的第二航点集合对应的第二航线信息确定为推荐信息；
将所述推荐信息提供给所述第一用户的用户端。
2.根据权利要求1所述的一种航线信息推荐方法，其特征在于，所述获取第一用户发布的第一航线信息，包括：
接收用户端发送的服务请求，根据所述服务请求中包括的用户信息获取第一用户发布的第一航线信息；
若所述第一用户为航司用户，则获取的第一航线信息为运力信息；若所述第一用户为机场用户，则获取的第一航线信息为航线需求信息。
3.根据权利要求1或2所述的一种航线信息推荐方法，其特征在于，所述根据所述第一用户的用户类型获取至少一个第二航线信息，包括：
若所述第一用户为航司用户，则获取航线需求信息作为第二航线信息；若所述第一用户为机场用户，则获取运力信息作为第二航线信息。
4.根据权利要求3所述的一种航线信息推荐方法，其特征在于，所述根据所述第一航线信息获得第一航点集合，以及，根据至少一个所述第二航线信息，获得至少一个第二航点集合，包括：
提取所述第一航线信息中的第一航点，生成第一航点集合，所述第一航点包括始发航点、到达航点和经停航点；
分别提取所述至少一个第二航线信息中的第二航点，生成至少一个第二航点集合，所述第二航点包括始发航点、到达航点和经停航点。
5.根据权利要求1所述的一种航线信息推荐方法，其特征在于，还包括：
将与所述第一航点集合有交集的第二航点集合对应的第二航线信息，记为第三航线信息；
分别提取所述第三航线信息的属性特征，生成至少一个第一属性特征集合，其中，第一属性特征集合与第三航线信息一一对应；
获取第一用户历史响应过的第二航线信息；
提取第一用户历史响应过的第二航线信息的历史属性特征，分析所述历史属性特征，并根据分析结果生成第二属性特征集合；
遍历所述至少一个第一属性特征集合，将与所述第二属性特征集合有交集的第一属性特征集合对应的第三航线信息作为推荐信息。
6.根据权利要求5所述的一种航线信息推荐方法，其特征在于，所述历史属性特征包括补贴报价、班期-机型或者班期-时刻分布；
所述分析所述历史属性特征，并根据分析结果生成第二属性特征集合，包括：
当所述历史属性特征为补贴报价时，基于物价指数模型，计算得到目标补贴报价，根据所述目标补贴报价生成第二属性特征集合；
当所述历史属性特征为班期-机型时，基于第一用户的所有适飞机型与班期，生成机型-班期全集；
基于第一用户的所有适飞机型以及历史响应过的班期，生成机型-班期舍弃集；
通过遍历计算判断机型-班期舍弃集在机型-班期全集中是否有补集，当有补集时，将该补集作为第二属性特征集合；
当所述历史属性特征为班期-时刻分布时，基于第一用户的所有时刻分布与班期，生成时刻分布-班期全集；
基于第一用户的所有时刻分布以及历史响应过的班期，生成时刻分布-班期舍弃集；
通过遍历计算判断时刻分布-班期舍弃集在时刻分布-班期全集中是否有补集，当有补集时，将该补集作为第二属性特征集合。
7.一种航线信息推荐系统，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取第一用户发布的第一航线信息；
第二获取模块，用于根据所述第一用户的用户类型获取至少一个第二航线信息；
提取模块，用于根据所述第一航线信息获得第一航点集合，以及，根据至少一个所述第二航线信息，获得至少一个第二航点集合，其中，第二航线信息与第二航点集合一一对应；
计算模块，用于遍历所述至少一个第二航点集合，将与所述第一航点集合有交集的第二航点集合对应的第二航线信息确定为推荐信息；
推荐模块，用于将所述推荐信息提供给所述第一用户的用户端。
8.根据权利要求7所述的一种航线信息推荐系统，其特征在于，所述计算模块还用于，
将与所述第一航点集合有交集的第二航点集合对应的第二航线信息，记为第三航线信息；
分别提取所述第三航线信息的属性特征，生成至少一个第一属性特征集合，其中，第一属性特征集合与第三航线信息一一对应；
获取第一用户历史响应过的第二航线信息；
提取第一用户历史响应过的第二航线信息的历史属性特征，分析所述历史属性特征，并根据分析结果生成第二属性特征集合；
遍历所述至少一个第一属性特征集合，将与所述第二属性特征集合有交集的第一属性特征集合对应的第三航线信息作为推荐信息。
9.一种计算机可读存储介质，包括指令，其特征在于，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行根据权利要求1-6任一项所述的航线信息推荐方法。
10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上的并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-6任一项所述的航线信息推荐方法。
CN201910752412.3A 2019-08-15 2019-08-15 一种航线信息推荐方法、系统、存储介质及计算机设备 Active CN110489647B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910752412.3A CN110489647B (zh) 2019-08-15 2019-08-15 一种航线信息推荐方法、系统、存储介质及计算机设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910752412.3A CN110489647B (zh) 2019-08-15 2019-08-15 一种航线信息推荐方法、系统、存储介质及计算机设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110489647A true CN110489647A (zh) 2019-11-22
CN110489647B CN110489647B (zh) 2021-08-24

Family

ID=68551165

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910752412.3A Active CN110489647B (zh) 2019-08-15 2019-08-15 一种航线信息推荐方法、系统、存储介质及计算机设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110489647B (zh)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105976038A (zh) * 2016-05-03 2016-09-28 易通创新科技（大连）有限公司 一种基于用户需求的定制班车系统
CN106525048A (zh) * 2016-10-28 2017-03-22 易瓦特科技股份公司 一种推荐航线或航点的方法和装置
US20170228424A1 (en) * 2016-02-05 2017-08-10 Unisys Corporation Prefetching for computing airline routes
CN109684562A (zh) * 2017-10-18 2019-04-26 阿里巴巴集团控股有限公司 一种搜索方法和装置
CN109903143A (zh) * 2019-03-27 2019-06-18 深圳市活力天汇科技股份有限公司 一种基于用户消费水平的航班推荐方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170228424A1 (en) * 2016-02-05 2017-08-10 Unisys Corporation Prefetching for computing airline routes
CN105976038A (zh) * 2016-05-03 2016-09-28 易通创新科技（大连）有限公司 一种基于用户需求的定制班车系统
CN106525048A (zh) * 2016-10-28 2017-03-22 易瓦特科技股份公司 一种推荐航线或航点的方法和装置
CN109684562A (zh) * 2017-10-18 2019-04-26 阿里巴巴集团控股有限公司 一种搜索方法和装置
CN109903143A (zh) * 2019-03-27 2019-06-18 深圳市活力天汇科技股份有限公司 一种基于用户消费水平的航班推荐方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN110489647B (zh) 2021-08-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Lee et al. Real time bid optimization with smooth budget delivery in online advertising
CN103295147B (zh) 投放广告的方法、装置和系统
CN108874640A (zh) 一种集群性能的评估方法和装置
US8156172B2 (en) Monitoring and reporting enterprise data using a message-based data exchange
CN110377804A (zh) 培训课程数据的推送方法、装置、系统及存储介质
US20200074509A1 (en) Business data promotion method, device, terminal and computer-readable storage medium
CN103325067A (zh) 基于用电客户细分的服务推送方法和系统
CN107645410A (zh) 一种基于OpenStack云平台的虚拟机管理系统及方法
CN113450162A (zh) 用户分群方法、装置及存储介质
CN110264279A (zh) 一种广告投放管理方法及系统
CN107977855B (zh) 一种管理用户信息的方法及装置
US20200286022A1 (en) Platform for In-Memory Analysis of Network Data Applied to Site Selection with Current Market Information, Demand Estimates, and Competitor Information
CN109978213A (zh) 一种任务路径规划方法和装置
Ron et al. Corporate social responsibility via multi-armed bandits
US11258674B1 (en) Methods and systems for predicting successful data transmission during mass communications across computer networks featuring disparate entities and imbalanced data sets using machine learning models
CN108985810A (zh) 一种需求方平台进行广告投放的方法和装置
CN113011910A (zh) 一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN110489647A (zh) 一种航线信息推荐方法、系统、存储介质及计算机设备
CN108074108A (zh) 一种净推荐值的显示方法及其终端
CN109509014B (zh) 一种媒体信息的投放方法和装置
CN109902196A (zh) 一种商标类别推荐方法、装置、计算机设备及存储介质
CN108549722A (zh) 多平台数据发布方法、系统及介质
CN112818223B (zh) 用户画像的查询处理方法、装置、设备、程序产品及介质
CN110838019A (zh) 确定试用品发放人群的方法和装置
US20200286104A1 (en) Platform for In-Memory Analysis of Network Data Applied to Profitability Modeling with Current Market Information

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant