Резюме

В днешно време цените на самолетните билети могат да варират динамично и значително за един и същ полет, дори за близките места в една и съща кабина. Клиентите се стремят да получат най-ниската цена, докато авиокомпаниите се опитват да поддържат общите си приходи възможно най-високи и да максимизират печалбата си. Авиокомпаниите използват различни видове изчислителни техники, за да увеличат приходите си, като прогнозиране на търсенето и ценова дискриминация. От страна на клиента, два вида модели се предлагат от различни изследователи, за да се спестят пари за клиентите: модели, които предсказват оптималното време за закупуване на билет и модели, които предсказват минималната цена на билета. В тази статия представяме преглед на моделите за прогнозиране от страна на клиентите и на авиокомпаниите. Нашият анализ на рецензията показва, че моделите от двете страни разчитат на ограничен набор от функции като исторически данни за цените на билетите, дата на покупка на билет и дата на заминаване. Функции, извлечени от външни фактори като данни в социалните медии и заявки за търсачки, не се разглеждат. Затова въвеждаме и обсъждаме концепцията за използване на данните в социалните медии за прогнозиране на билети/търсене.

прогноза

Ключови думи

Партньорска проверка под ръководството на университета King Saud.

Препоръчани статии

Позоваване на статии

Статия Метрики

  • За ScienceDirect
  • Отдалечен достъп
  • Карта за пазаруване
  • Рекламирайте
  • Контакт и поддръжка
  • Правила и условия
  • Политика за поверителност

Използваме бисквитки, за да помогнем да предоставим и подобрим нашата услуга и да приспособим съдържанието и рекламите. Продължавайки, вие се съгласявате с използване на бисквитки .