Técnicas de clasificación para la predicción de tarifas aéreas
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".