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摘要:
航站楼内旅客空间行为模式研究,对航站楼满足不同属性旅客需求、提升服务水平至关重要.研究采用K-means聚类算法,对南京禄口国际机场T2航站楼国内出发旅客的空间选择行为进行大致细分.将国内出发旅客的行为路径聚类为5种空间行为模式,并分析了旅客性别、年龄、收入等基本属性在这5种空间行为模式上的不同分布,说明机场航站楼商业设施对女性旅客的吸引力更强;中青年旅客容易在非职能区域发生停留行为进而引发消费活动;未在机场乘过机的旅客对航站楼各类商业设施有强烈的兴趣;收入水平与旅客对机场非职能区域的选择概率之间呈正相关关系.研究通过分析航空旅客空间行为模式差异,对南京禄口国际机场提升机场管理水平和空间布局优化都有一定的实用价值.
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文献信息
篇名 基于K-means的航空旅客空间行为模式研究
来源期刊 华东交通大学学报 学科 交通运输
关键词 K-means聚类算法 旅客行为 旅客细分 空间行为模式
年,卷(期) 2019,(5) 所属期刊栏目 交通管理与控制
研究方向 页码范围 59-66
页数 8页 分类号 U580
字数 5008字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 包丹文 南京航空航天大学民航学院 24 46 5.0 6.0
2 顾佳羽 南京航空航天大学民航学院 8 6 2.0 2.0
3 狄智玮 南京航空航天大学民航学院 5 0 0.0 0.0
4 张天炫 南京航空航天大学民航学院 7 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
K-means聚类算法
旅客行为
旅客细分
空间行为模式
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
华东交通大学学报
双月刊
1005-0523
36-1035/U
大16开
中国南昌
1984
chi
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