基于PNN的航空旅客付费选座意愿深度学习模型

资源摘要信息:"2021年大学生服务外包创新创业大赛-航空旅客付费选座意愿识别" 本项目源自2021年软件服务外包大赛中的一个赛题，涉及到利用数据挖掘和深度学习技术对航空旅客的付费选座意愿进行识别和预测。该赛题要求参与者从650个特征因子中提取或衍生出能够描述旅客付费选座意愿的特征因子集合，并据此构建模型。 ### 项目知识点： 1. **深度学习模型：** 项目中采用的PNN(Product-based-Neural-Network)模型是一种基于产品的神经网络模型，适合处理具有大量类别型特征的问题。它通过Embedding层将稀疏矩阵转换为稠密矩阵，从而加速模型的收敛，并通过Product层对特征进行两两交叉，以挖掘特征之间的组合信息，增强模型的特征表达能力。 2. **特征工程：** 特征工程在机器学习模型构建中占据着重要地位，本项目中的特征工程包括特征的提取和衍生，即从原始数据中提取有代表性的特征，并通过数学变换等方法生成新的特征，以提高模型的预测性能。 3. **数据集处理：** 在机器学习项目中，数据集的处理至关重要。本项目采用赛方给定的旅客付费选座数据集，涉及数据的清洗、转换、归一化等预处理步骤，确保数据质量，为后续模型训练提供高质量的输入。 4. **编程和环境搭建：** 项目依赖Python编程语言，并使用pip包管理器安装所需的库。环境依赖的安装命令为"pip install -r requirements.txt"，这说明项目的开发和运行需要在Python环境下进行，并且依赖于一些外部库，如NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow或PyTorch等。 5. **应用领域：** 本项目的应用领域为航空服务行业，通过对旅客行为的分析来提升服务质量，特别在选座服务上，能够帮助航空公司更好地满足旅客需求，同时提高自身的收益。 6. **项目应用场景：** 该模型和技术不仅适用于航空行业，还可以扩展到其他服务行业，对于分析客户行为和提供个性化服务具有广泛的适用性。此外，该模型可以作为学习深度学习、特征工程、数据处理等技术的学习案例。 7. **项目目标：** 本项目的目标是构建一个能够准确识别和预测航空旅客付费选座意愿的模型，为航空公司提供决策支持，从而在提供个性化服务的同时增加额外收入。 ### 标签对应知识点： - **软件/插件：** 指的是开发出来的软件系统或集成在软件中的插件组件，本项目中可能包含了数据处理和模型训练的软件工具或插件。 - **深度学习：** 指的是使用多层神经网络对数据进行学习和特征提取的机器学习方法，本项目中使用了PNN模型来识别旅客的付费选座意愿。 - **毕业设计：** 本项目适合作为高校学生进行毕业设计的课题，因为它涉及到当前热门的深度学习技术和数据分析能力。 - **矩阵：** 在数据科学和机器学习中，矩阵是表达数据和进行数学运算的一种基础结构。项目中的Embedding层将类别型特征转换为稠密矩阵，是深度学习中的常见操作。 - **数据集：** 数据集是机器学习和数据挖掘项目的基石，本项目中直接使用了专门的旅客付费选座数据集进行分析和模型训练。 ### 文件结构信息： - **AirPassengerAnalysis-master：** 这是项目的主目录文件夹，可能包含了项目的主要代码文件、数据文件、模型训练脚本、结果输出文件以及其他文档资料。主目录的结构通常会包含以下几个部分： - **data：** 存放数据集和相关数据处理脚本的目录。 - **models：** 存放训练好的模型文件和模型保存脚本的目录。 - **scripts：** 包含进行数据预处理、模型训练、结果分析等任务的脚本。 - **notebooks：** 可能包含Jupyter Notebook或其他交互式数据分析文件，用于探索性数据分析和模型原型设计。 - **requirements.txt：** 列出所有项目依赖的Python库及其版本，以确保环境一致性。 - **README.md：** 提供项目概述、安装指南、使用说明等文档。 通过以上知识点和文件结构的分析，可以看出《航空旅客付费选座意愿识别》是一个结合了深度学习技术、大数据分析和行业实际需求的综合性项目，适合作为学习和研究的实践案例。