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        一種改進的企業(yè)差旅國內(nèi)機票推薦算法

        2020-04-21 09:29:28
        廣東通信技術(shù) 2020年3期
        關(guān)鍵詞:差旅商旅艙位

        1 引言

        中國商旅管理于2000年外資TMC(Travel Management Company,商旅管理公司)進入中國市場后興起[1],前期目標客戶多為大型企業(yè)。2014年后,中小企業(yè)的商旅管理意識逐漸覺醒,商旅行業(yè)進入快速發(fā)展期。2018年,中國商旅行業(yè)的年復(fù)合增長率達20%[2]。商旅行業(yè)的參與者除了專業(yè)的TMC外,還存在OTA(Online Travel Agency,在線旅行社)、傳統(tǒng)旅行社、機票代理商等非專業(yè)化差旅機構(gòu)。2018年中國商旅管理市場前8位的差旅管理公司,占比為21.4%[2]。TMC的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)豐富、差旅管控智能、結(jié)算方式靈活、服務(wù)項目多樣,能幫助企業(yè)實現(xiàn)降本增效的目標,優(yōu)勢明顯。隨著商旅管理理念的深入,商旅管理市場將越來越集中于大型的TMC。

        TMC的SaaS(Software-as-a-Service)系統(tǒng)優(yōu)勢在于差旅標準在線管控,個性化的流程配置,差旅數(shù)據(jù)報告分析等。隨著企業(yè)費用控制、成本管理意識的加強,大企業(yè)對TMC系統(tǒng)的要求越來越高,除越來越個性化的差旅標準、審批流程外,還希望能與企業(yè)內(nèi)部辦公系統(tǒng)、報銷系統(tǒng)對接,完成全流程管控。不少大企業(yè)開始自建差旅系統(tǒng),打造完整的出差申請、差旅預(yù)訂、費用管控、費用報銷全流程。自建的差旅系統(tǒng)的難點之一在于整合商旅的產(chǎn)品資源。因存在系統(tǒng)成本、行業(yè)壁壘及專業(yè)性問題,企業(yè)更希望與TMC合作,由TMC提供產(chǎn)品資源接口。商旅行業(yè)一般性的產(chǎn)品如國內(nèi)機票、國際機票、國內(nèi)酒店、國際酒店、租車等,都屬于非標準產(chǎn)品。其中國內(nèi)機票產(chǎn)品最規(guī)范。由TMC提供合乎公司差旅標準,同時又能滿足員工需求的機票選項,企業(yè)可以免除在自建的差旅系統(tǒng)中完成整個機票全流程的開發(fā)。

        國內(nèi)機票熱門航線一天可能存在30多個航班,每個航班下可能會有20多個艙位價格,組合起來用戶會難以選擇。推薦機票時既需要考慮公司差旅標準,也需要考慮員工出行體驗。本文提出了一種改進的機票混合推薦算法,以乘機人為基準,在員工常飛航線上,過濾超過差旅標準機票,采用基于航線的用戶偏好推薦算法向用戶推薦。針對不常飛的航線,或無飛行歷史航線,即冷啟動問題,考慮可解釋性,采用了基于差標的近鄰?fù)扑]算法。

        2 背景介紹

        隨著經(jīng)濟的不斷發(fā)展,企業(yè)的差旅費用逐漸增高,企業(yè)差旅費用已經(jīng)成為企業(yè)繼人力資源費用外的第二大可控費用。越來越多的企業(yè)聚焦企業(yè)差旅費用控制,統(tǒng)一管理,集中采購。企業(yè)差旅費用主要包括機票費用、住宿費用、火車票費用、用車費用等,其中以機票費用最高。2018年中國商旅管理市場中,機票的交易規(guī)模占總商旅支出的比例為81.2%[2]。企業(yè)目前對TMC(Travel Management Company,商旅管理公司)的需求主要以機票為主。國內(nèi)機票因行業(yè)規(guī)范,是各大TMC系統(tǒng)中的基礎(chǔ)產(chǎn)品。按員工職級的不同設(shè)置好國內(nèi)機票的不同差旅標準,由企業(yè)員工或企業(yè)行政人員登錄TMC系統(tǒng)預(yù)訂機票,根據(jù)差標選擇適合自己的機票,是TMC系統(tǒng)中的基礎(chǔ)功能。

        中國民航信息網(wǎng)絡(luò)股份有限公司為有資質(zhì)的機票代理人提供了標準的IBE(Internet Booking Engine)接口,通過該接口,可實時查詢某條航線下的航班、艙位價格、剩余座位數(shù),并可為旅客訂座及出票。航司在每條航線都設(shè)有一個經(jīng)濟艙全價,一定時期內(nèi)穩(wěn)定,在此基礎(chǔ)上,建立艙位價格體系,不同的艙位代碼(如Y、W、P、H、B等)代表了不同的折扣,對應(yīng)了不同的價格、不同的退改簽政策、不同的行李額度。國內(nèi)機票的定價體系決定了機票選擇的復(fù)雜性。自建差旅系統(tǒng)的企業(yè),普遍不具備行業(yè)資質(zhì),通過與TMC的合作,可獲取實時機票接口,并希望通過TMC對差旅的管理,得到精準又能讓員工滿意的機票推薦。

        OTA因發(fā)展早、宣傳力度廣、用戶體驗好及會員體系等多方面的原因,成為企業(yè)在選擇TMC的一個重要參考標準,尤其是中國OTA市場的領(lǐng)頭者攜程。以下介紹OTA與TMC系統(tǒng)在現(xiàn)有的一些機票推薦方法及遇到的一些問題。

        2.1 時間排序與價格排序

        目前OTA(如攜程、飛豬)及TMC(如攜程商旅、阿里商旅)的機票航班的推薦排序規(guī)則僅有兩個:時間排序和價格排序。所有用戶點擊查詢航線后顯示的界面均一致,是從登錄用戶的角度而非乘機人的角度顯示。機票的推薦與電商平臺不一樣,從以下的兩個圖中也可以看出,每張機票的信息有航班信息,同時也有航班下對應(yīng)的艙位價格信息。查詢航班和航班艙位價格如圖1和圖2所示。查詢航線,先顯示航班,再顯示航班艙位價格是目前OTA與TMC系統(tǒng)常用的UI交互。

        圖1 查詢航班

        圖2 航班艙位價格

        此種推薦方法損害了用戶體驗,增加了開發(fā)難度,不符合企業(yè)的需求。員工查詢機票需要操作兩次點擊流程,第一次選航班,第二次選艙位價格,并且需要自主甄別出哪些是符合差旅標準的機票。如果在選中乘機人后,發(fā)現(xiàn)該機票超標后需要重新進行選擇。從企業(yè)自建差旅系統(tǒng)角度來看,這兩個界面融合了航線查詢、航班查詢、比價以及差旅標準的管控提醒等,增加了系統(tǒng)的開發(fā)難度。

        2.2 基于差標的低價推薦

        文獻[3]中提出了行業(yè)內(nèi)采用的一種差旅行程安排推薦方法,由員工填寫好具體的機票需求信息(如出發(fā)機場、到達機場、出發(fā)日期、出發(fā)時間段),按照價格升序排列做推薦。這其中可以加入一些差標需求(如必須是經(jīng)濟艙,折扣必須低于8折等)。核心算法仍然是低價推薦。

        在差旅管控中,有7種常用的使員工遵守公司差旅政策的策略,其中,“強制性順從”是Travel Managers(差旅負責(zé)人)采用優(yōu)先級排名第4的策略[4]。這說明,很多企業(yè)并不強制要求員工服從公司差旅政策。僅以低價的方式推薦,忽略員工感受,并不是一個好的差旅推薦。

        另外,退改簽費用也是公司差旅費用控制的一項重要指標。低價的機票退改簽費用更高。如果公司差旅行程變動較大,推薦低價可能會適得其反,并不會帶來差旅費用的節(jié)省。

        2.3 OTA的用戶偏好推薦

        文獻[5]中提出了OTA機票的個性化推薦,對用戶的歷史訂單統(tǒng)計,將訂單中的變量離散化,并以信息熵表示權(quán)重,形成用戶的個人偏好標識。在此基礎(chǔ)上,計算每次搜索出來的航班與用戶個人偏好的相似度進行推薦排序,也是一種基于內(nèi)容的推薦。針對冷啟動問題,提出了基于航線的協(xié)同過濾算法,在當前用戶遇到無歷史記錄的航線時,分析其他用戶在該航線的歷史訂單,分析該航線上的一個偏好分布,再與當前用戶有歷史記錄的航線做遷移學(xué)習(xí),將相似航線上的偏好整合到目標航線。

        此種推薦方法是在中國OTA市場占有率第一的攜程數(shù)據(jù)上測算得來,偏好的計算值得借鑒。該算法目前已申請專利。但在攜程網(wǎng)站上尚未應(yīng)用。

        OTA與TMC的差別很明顯。OTA的用戶僅指注冊人,也稱為預(yù)訂人,預(yù)訂人可能與實際的乘坐航班的用戶,即乘機人并不是一人,有多個常用旅客的更為如此。在企業(yè)中,不同乘機人的差旅標準不一樣,以預(yù)訂人的身份統(tǒng)計其訂單偏好,不準確,誤差概率高。

        OTA中的用戶平均活躍度遠遠低于TMC中的客戶。文獻[5]在做OTA用戶個性化推薦的數(shù)據(jù)分析時,將兩年內(nèi)的出行次數(shù)大于10次的用戶數(shù)據(jù)去掉,因為這類數(shù)據(jù)不像是真正訂票的直客,而更像是一個集中采購第三方,如代理商的預(yù)訂。用戶的訂單量非常少,在同一條航線上的訂單更少,而采用所有歷史訂單預(yù)測所有航線上的偏好存在難度。主要是不同航線下的航班不一樣,對用戶的偏好有影響。如用戶在A航線下有4個南航的訂單,在B航線下有2個深航的訂單,該用戶總的偏好中,南航的權(quán)重高于深航。實際上A航線下無深航的訂單,這種情況得出的用戶偏好有一定誤差。同時在TMC中,用戶在歷史訂單中呈現(xiàn)的偏好被差旅標準影響,不同差標時期的訂單表現(xiàn)出來的偏好不一樣。冷啟動時,采用基于航線的協(xié)同過濾算法,將目標航線上的訂單與用戶的歷史訂單偏好分布做比較并學(xué)習(xí),存在可解釋性差的問題。

        3 推薦方案

        針對上述這些問題,本文提出了以下推薦方案。

        員工輸入出發(fā)地、到達地、出發(fā)日期等基礎(chǔ)查詢條件后,點擊查詢,直接向企業(yè)自建差旅系統(tǒng)推薦出具體的航班艙位,不再需要先選擇航班,再選擇艙位價格。

        TMC單個用戶的年平均飛行次數(shù)大于OTA的用戶,出行更高頻,高頻使得用戶的行為更為集中可預(yù)測。TMC用戶因公司業(yè)務(wù)往來,飛的航線一般比較集中。針對有歷史機票訂單的乘機人,基于航線計算歷史機票訂單的偏好,采用基于航線的用戶偏好推薦。

        從某TMC的訂單數(shù)據(jù)中可以看出,熱門航線的訂單數(shù)遠遠高于非熱門航線。對于單個差旅用戶,這種差別更大,一般只有固定的幾條航線,大部分航線都無訂單記錄。冷啟動問題非常明顯。這種情況下,我們采取了基于用戶的內(nèi)容推薦,利用KNN(K-NearestNeighbor)算法計算基于差標的近鄰。從用戶的屬性中,計算出與當前用戶差旅標準相似度高的TOP K位用戶。匯總該K位用戶在當前差標期間內(nèi)在相同航線內(nèi)的機票選擇,推薦重復(fù)率較高的機票。該推薦方法可解釋性強。

        具體流程如圖3所示機票混合推薦算法流程圖。

        圖3 機票混合推薦算法流程圖

        4 算法實現(xiàn)

        4.1 協(xié)同過濾算法--基于航線的用戶偏好推薦

        以航線(出發(fā)機場-到達機場)為基礎(chǔ),分析用戶名下是否有該航線的歷史機票訂單,此處的用戶指的乘機人,非注冊用戶。若航線下歷史訂單>3,根據(jù)歷史訂單的相似性,推薦符合差標的機票。此處的歷史訂單有限制:訂單發(fā)生時期的差標與當前用戶的差標一致;相同航線下的訂單。

        機票的偏好特性有:出發(fā)時間、航司、艙位等級、艙位代碼、艙位折扣、特殊艙位、機型大小。

        在機票的偏好特性中,未加入價格與退改簽政策。這主要是因為差旅用戶對價格不敏感。機票的價格實時動態(tài)變化,難以把握,公司通常采用艙位等級、艙位代碼、艙位折扣來控制差旅費用。退改簽政策基本由航司+航位代碼固定,不同的艙位代碼對應(yīng)了不同的退改簽政策。

        出發(fā)時間、折扣為連續(xù)變量,需要做離散化處理。出發(fā)時間劃分為7個時間段:0點-6點、6點-9點、9點-12點、12-14點、14-18點、18點-21點、21點-24點。將艙位折扣劃分為4個區(qū)域:0-4折、4-6折、6-8折,8-10折。

        采用文獻[5]中偏好的權(quán)重公式及相似函數(shù),計算實時查詢得出的當前航線的機票與用戶歷史訂單中的機票相似度,按相似度大小倒序排,推薦排名前N的機票。

        相似函數(shù)Similarity(i,j)見公式1。

        實時查詢到的機票集合為T,t為其中的一條航班艙位記錄;歷史機票集合為U,u為其中的一條航班艙位記錄。數(shù)組Arr[],用于臨時存儲相似度值。數(shù)組Arr_score,用于存儲相似度評分。算法如下。

        4.2 KNN算法-基于差標的近鄰?fù)扑]

        差旅標準制度有:提前N天預(yù)訂、預(yù)訂N小時內(nèi)最低價提醒、不允許預(yù)訂N小時內(nèi)最低價、是否需要價格授權(quán)、是否允許預(yù)訂頭等/公務(wù)艙、最高可預(yù)訂折扣、是否綠色通道、是否有項目預(yù)算管控、是否強制預(yù)算管控。

        按照乘機人差旅標準計算乘機人相似度。因存在部分差旅標準為空的情況,故采用歐氏距離公式測量相似度,如公式5。

        其中,i為差標制度的一項特征值。I為差旅制度集合。x、y為不同的乘機人。

        根據(jù)差標相似度獲取的前K位鄰居算法如下。

        當前用戶為a,算法如下。

        5 方案驗證

        我們選取了某TMC公司2019年4月到10月的國內(nèi)機票數(shù)據(jù)作為歷史訂單數(shù)據(jù),11月的國內(nèi)機票數(shù)據(jù)為測試集。因機票為實時查詢,無預(yù)訂時其他的實時機票艙位價格數(shù)據(jù),因熱門航線一般價格較為穩(wěn)定,且訂單較多,本文采用熱門航線預(yù)訂一段時間內(nèi)所有訂單里的航班艙位價格匯總,去掉重復(fù)的數(shù)據(jù),模擬出當時的艙位價格列表。采用本文的算法對機票進行預(yù)測排序,再與實際的訂單比較,計算平均準確率MAP(Mean Absolute Precision)。測試數(shù)據(jù)的MAP是其中每個訂單的MAP的平均值。MAP計算公式見公式(6)。

        本次測試,選用了熱門航線深圳—北京、深圳—上海虹橋、廣州—北京一段時間內(nèi)的訂單。模擬得出的深圳—北京實時艙位價格列表數(shù)約30條,深圳—上海實時艙位價格列表數(shù)約30條,廣州—北京實時艙位價格列表數(shù)約15條。因?qū)崟r航班數(shù)據(jù)為模擬數(shù)據(jù),本次評測存在一定的系統(tǒng)誤差。

        表1列出了評測MAP值,其中第四列基于用戶偏好的算法,采用的是預(yù)訂人的偏好,計算所有歷史訂單的偏好。故改進的企業(yè)差旅機票混合推薦有效。基于用戶偏好的推薦效果非常不理想的原因是,樣本數(shù)據(jù)里,代訂的比例較高,而不同的員工差旅標準相差較大,導(dǎo)致預(yù)訂人身上的偏好標簽太散。代訂的這類公司差旅雖然有集中管理,但是仍由行政人員統(tǒng)一預(yù)訂。

        表1 評測MAP值表

        6 小結(jié)

        針對企業(yè)自建差旅系統(tǒng)的需求,本文在OTA的基礎(chǔ)用戶偏好算法上,添加了以航線為基礎(chǔ)的區(qū)分,同時以乘機人分析,而非預(yù)訂人分析,更為準確。在員工無歷史訂單的航線上,采用了可解釋更強的基于差標的近鄰?fù)扑],推薦理由如“80%的員工選擇了該機票”。但改進后的企業(yè)差旅機票混合推薦算法還是存在一些不足。表現(xiàn)在以下幾個方面。

        (1)因TMC訂單存在航線集中的情況,或航司開辟新航線,對于無任何訂單歷史記錄的航線,仍然會存在冷啟動的問題。對這類行程,我們難以去判斷出準確的偏好。

        (2)該算法對于新產(chǎn)品不友好。若航空公司想推出新的產(chǎn)品,相同的價格基礎(chǔ)上,新的產(chǎn)品有增值服務(wù)項,且給機票代理人的代理費用更高。既能給用戶帶來收益,也能給TMC帶來利潤。用此算法難以推薦出新產(chǎn)品。

        (3)企業(yè)差旅管控與員工出行體驗?zāi)承┣闆r下是相悖的。在做企業(yè)機票推薦時,需要時刻關(guān)注企業(yè)本身的需求,如某些企業(yè)強制要求員工必須購買低價,此種情況下,在差標范圍內(nèi)的低價推薦更為合適。在實際運用過程當中,應(yīng)該根據(jù)企業(yè)的實際需求定制。

        綜上,企業(yè)差旅的國內(nèi)機票混合推薦算法在實際應(yīng)用中,后續(xù)會根據(jù)員工反饋與差旅報告分析數(shù)據(jù),不斷調(diào)整與改進。

        7 致謝

        本文所涉及到的方案驗證實驗在大灣區(qū)未來網(wǎng)絡(luò)試驗與應(yīng)用環(huán)境(PCL2018KP001)、深圳市科創(chuàng)委項目號(JSGG20170824095858416,JCYJ201908081556 07340)的項目中進行。感謝老師在選題方向的指導(dǎo),感謝項目組成員對論文的審閱并提出重要修改意見。

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