Técnicas de clasificación para la predicción de tarifas aéreas
Notice bibliographique
Résumé
Esta memoria de tesis se enfoca en los problemas multifactoriales a los que se enfrentan las aerolíneas comerciales como son la guerra de precios y la creación de una tabla dinámica de descuentos. Por un lado, dentro de la industria aérea, los equipos de precios y ganancias pasan una cantidad de tiempo considerable analizando e interpretando las acciones de sus competidores. La mayoría de las veces, estos analistas tienen que usar sus habilidades para realizar una serie de análisis ad-hoc que les permita interpretar o encontrar patrones en las tarifas aéreas. La implementación de metodologías automáticas es clave para reducir los tiempos y evitar errores humanos. Esta tesis propone una nueva metodología para predecir, analizar e interpretar las tarifas de las aerolíneas que es capaz de imitar los procesos manuales ejecutados por los equipos de fijación precios. Para enfrentar esta guerra de precios, se propone un algoritmo de programación de expresión genética que imita el proceso manual llevado a cabo por los equipos de analistas mediante la adición automática de nuevas características o atributos. Para demostrar la capacidad de la metodología, se consideró un escenario real utilizando tarifas publicadas por parte de la aerolínea denominada Air Canada durante el período de diciembre 2019 a enero 2020; correspondiente a un período de viajes entre los meses de diciembre 2019 y abril de 2020. En segundo lugar, se aborda el problema de crear una tabla de ofertas dinámicas, debido a que, históricamente, las aerolíneas de todo el mundo han utilizado estructuras de precios estáticas, que están restringidas a puntos de precios discretos y existe una segmentación limitada entre sus pasajeros. Debido a estas limitaciones y restricciones, existe una enorme necesidad de métodos novedosos para calcular la disposición a pagar e identificar a los pasajeros potenciales, cuya probabilidad de reservar un vuelo aumenta si estos reciben un descuento con la finalidad de incrementar sus ganancias a través del incremento de las ventas de tarifas aéreas. Se propone un algoritmo de gramáticas evolutivas, el cual funciona como un selector de características para extraer los mejores subgrupos mediante el análisis del comportamiento de reservas que muestran los pasajeros. Se consideró un escenario real en el análisis experimental utilizando datos privados de una aerolínea comercial de talla mundial.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».