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第 卷第 期 四川师范大学学报 社会科学版
44 1 Vol.44No.1
年 月 ( ) ,
2017 1 JournalofSichuanNormalUniversit SocialSciencesEdition Januar 2017
y y
基于旅游微观数据平台的
旅游消费类型预测模型研究
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12 1
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王赛兰 杨振之
( , ; , )
1.四川大学 旅游学院 成都 6100652.四川大学锦城学院 成都 611731
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摘要 利用旅游微观数据平台中获取的大量旅游消费类数据 建立了一个旅游者消费类型预测模型 在部分缺
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失旅游消费数据的情况下可以对旅游者的消费类型进行预测和判断 该模型基于监督性学习理论 首先针对已有
, , ;
的完整的消费数据进行学习 使用学习算法不断降低模型的判断误差 直到可以进行比较准确的数据预测 再根据
, ; ,
数据缺失情况的不同 采用 神经网络和均值插补的方式进行补足 然后通过 聚类分析方法 对已经补
BP K-means
, ,
足的数据进行聚类 从而达到预测判断旅游者消费类型和层次的效果 进而达到在已知部分旅游数据的情况下能
对旅游者的消费类型进行预测判断的效果。
: ; ; ;
关键词 旅游消费 旅游微观数据平台 旅游消费类型预测模型 监督性学习理论
中图分类号: 文献标志码: 文章编号: ( )
F592.3 A 1000-5315201701-0067-08
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消费行为一直是国外消费经济学领域研究的热 言 旅游消费数据比较完整系统 实时性高 所以本
, 。
点问题 学术界广泛认为消费行为随消费者个体特 文选择旅游消费数据作为研究对象 经过对这些数
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