基于MapReduce的航空公司服务品质热点发现算法

• 作者: 丁建立 杨博 雷雄
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 服务品质 热点发现 MapReduce 文本聚类 航空公司
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 数据挖掘
• 页码范围: 130-135
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4173字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2013.04.024

摘要

服务品质已经成为提升航空公司核心竞争力的重要因素,用户的评价对改进服务品质具有重要的意义.网络已成为旅客对航空公司服务品质进行评价的最主要平台,为了能及时、有效地追踪到这些有价值的评价信息,提出了一种新的航空公司服务品质热点发现算法.通过对传统的K-means算法和MapReduce计算模型进行分析,并结合民航背景及网络上评价信息的特点,将二者有机地结合起来,并对算法实现中的关键问题进行了讨论.通过实验验证,表明了该方法的有效性,为更准确地获取航空公司服务品质热点问题提供了有力的方法支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁建立	中国民航大学计算机科学与技术学院	56	368	11.0	16.0
5	杨博	中国民航大学计算机科学与技术学院	4	7	2.0	2.0
9	雷雄		1	1	1.0	1.0