知识驱动下的航司数据应用

知识驱动下的航司数据应用旅客出行的消费意图空中流量管理以下为样例数据，整体ATM知识图谱中包含10万个航班，其中3.8万航班1个月内在JFK起飞或降落，同时期59个航 班的航班编号为N589UA知识图谱在我们身边的应用搜索引擎智能客服实体及其属性

·

关系WhenWhoWhat

Where事实是确定的相对静止变化缓慢精确度要求高

上下位+++++++事件及其内外联系Why/How逻辑不确定有转移概率动态的有一定的容错性因果条件反转顺承组成并发思考过程是运用描述对象

事

回答问题

理的

确定性

过状态

程精准度

关系

传统知识图谱是否可以回答所有问题who?when?where?what?why?way

be?传统知识图谱和事理图谱的结合使用传统知识图谱（

实体图谱

）事理图谱Source

：Garland,

Jr.,

Theodore.

The

Scientific

Method

as

an

Ongoing

Process.

U

C

Riverside人类智能界

有能力对当前情况、

他人或者自身进行复杂的抽象和认知

有能力举一反三

，对未来有预见性

，可以做长期规划有能力进行想象

，推理，抽象

，假设MakeObservationsWhatdo

I

see

in

nature?This

canbefrom

one’sown

experiencesthoughts,or

reading.Refine,Alter,Expand,or

RejectHypothesesDevelopTestable

PredictionsIf

my

hupotesis

iscorrect,then

Iexpect

a,b,c.DevelopGeneralTheoriesGeneraltheories

must

beconsistentwith

most

or

allavailable

data

andwithother

currenttheories.Gather

DatatoTest

PredictionsRelevantdatacan

comefromthe

literaturenewobservations,orformalexpriments

.Thoroughtesting

requiresreplicationtoverify

results.Thinkof

Interesting

QuestionsWhydoesthat

pattern

occur?Formulate

HypothesesWhatarethe

general

causes

ofthe

phenomenon

Iamwondering

about?The

Scientific

Methodas

an

Ongoing

ProcessMACHINELEARNINGMachine

learningbegins

toflourishARTIFICIALINTELLIGENCE

Earlyartificial

intelligence

stirsexcitementDEEP

LEARNING

Deep

learning

breakthroughs

drive

AI

boom与现有解决方案的差异知识图谱对于数据应用的价值就在于让机器具备了认知能力1950‘s1960‘s1970‘s1980‘s1990‘s2000‘s2010‘s2020‘s机器学习/深度学习无法真正从人类的角度理解我们的世擅于学习和识别过去曾有过的重复模式

并基于此对类似的情况进行预测不能创造新的知识基于知识体系的数据智能机

器

感

知

机

器

认

知语音

图片视频手势结构化自然语言处理

数据治理知识图谱机器学习行业专家无处不在融入航司、酒店、旅游、用户、营销、运营领域专家级知识库为行业专家赋能融入众多数据算法和模型，辅助专家的判断和决策不间断服务和优化数据逐步丰富，算法和模型也在不断的迭代进化航班数据、旅客数据、运价数据、销售数据、机务数据、GDS数据

内部算法模型趋势预测智能判断自动化生成···

···数据应用故障预警

原因探查

智能问答

智能推荐

产品设计

流程优化

自动营销···

···基于知识体系的数据智能行业专家数据科学家社交数据、线上行为、线下行为、购物行为、位置数据

公开

数

据曝光、点击、线上行为线下行为、事件点击、页面访问、效果转化

交互设备信息事件点击

航司可利用的内外部数据结构化为主航班计划运价管理会员管理机组排班运行控制呼叫中心GDS机务维修……曝光/点击/转化非结构化为主文档/评论/攻略非结构化为主交互数据-

需采集数据-外部数据-

可采集数据-内部数据-已采集数据-线上自营渠道数据标注知识图谱的构建过程自底向上提取实体事件属性关系等机器学习状态转移及意图识别自顶向下专家标注+机器学习知识图谱知识生成和更新数据处理知识验证知识推理其他行业的客户实践（工业）某油田，油井周采油量提升

4.6%利用知识图谱/事理图谱、机器学习技术，完善油气勘探及油气藏知识分类体系，按照盆地、区带、断块、圈闭、油藏等地质实体对象，对油气成藏关键知识进行统一抽取和高效管理，构建知识图谱和油气藏预测分析模型，

实现油气成藏主控因素分析、有利成藏区带自动优选及目标排序等，提升勘探开发决策水平。精准营销形成对用户或用户群体的完整知识体系描述，挖掘已有客户的潜

在需求，针对性地推送相关产品

为客户提供营销服务智能搜索从海量资讯中为投资者和投资服务者甄选高质量内容，实现内容到用户的个性化精准分发提升投顾服务能力风险评估与反欺诈建立客户风险特征信息库，

优化风险模型和规则风险预测行业或企业发生高风险事件时，及时预测未来的潜在风

险，从而可对相关行业的风险做出预判，并规避风险其他行业的客户实践（金融）预算金额

30,00,000优化目标

点击最大目标设置

曝光量>2亿目标设置

点击单价<2元媒体偏好

360:40%媒体偏好

360移动:10%4.00%6.47%10.05%36.76%

10.47%28.25%61.28%18.20%24.50%优化后点击+53.00%基于营销知识图谱的媒体决策沙盘智能分配跨渠道预算其他行业的客户实践（营销）点击花费

百度PC

百度移动

360PC

360移动

搜狗PC

搜狗移动点击单价-23.00%

百度

360

搜狗在航司数据分析领域如何应用？线上运营收益辅助基于实体图谱/事理图谱的知识推理新用户高用户量少层层剖析，追根究底线上运营更通畅预订量低查询量高预订量查询量查订比低集聚多方数据，联动聚合收益管理更高效平均票价预订量-10-9

-8

-7

-6旅游行为

开始活跃景点搜索城市人流城市搜索酒店搜索如何利用知识图谱

挖掘营销机会？01促销和02

市场活动

03

市场活动产品宣传注册确认09

安检和过关服务购物跨界营销根据出行属性和品牌偏好等个性化服务根据出行属性和行为特征等积分/付费升舱个性化服务机上WIFI移动支付个性化服务根据出行属性和行为特征等16

机上商品销售10

里程兑换免税店购物11

航空公司休息室服务12

前往登记和入桌位13

航班计划状态信息14

机上娱乐系统15

机上服务标准/差异化28

分享和传播27

餐饮娱乐26

旅游景点25

入住酒店机+酒个性化营销根据出行属性和品牌偏好等根据出行属性和品牌偏好等潜客获取种子客户学习和投放目标客群筛选餐饮跨界营销根据消费属性

品牌偏好线下位置等旅游跨界营销根据人口属性旅游行为线下位置等个性化服务据出行属性和行为特征等行李预售/选座费08

值机和托运行李服务保险快捷营销个性化服务根据出行属性等

根据出行属性和行为特征等出行预测过去一周出行类APP活跃程度、出行属性等个性化服务根据出行属性和行为特征等积分/付费升舱购物跨界营销根据出行属性和品牌偏好等06购买机票送达客户19领取托运行李05

旅行增值服务预订20免税店购物07

地面运输到机场24

地面运输18

降落和下机流程04

航班和机票预订21

海关和安全检查23

地面运输等候22

积分累积17

机上增值服务态预测融合购物跨界营动销构建航旅领域智慧大脑其他航班动态值机机票查询动态预测旅客需求预定酒店购买保险值机选座3%1%5%40%乘机

90%

到达机场单程往返5%15%75%25%直销渠道预定机票15%13%70%10%判断依据基于对未来意图的预测数据维度

基于动态的用户事件应用模型

基于知识图谱、深度学习数据关联

结合用户群数据和用户个体数据基于用户历史行为数据

判断依据基于相对静态的用户标签数据维度RFM、CLV等用户分群算法

应用模型用户间的数据关联较少

数据关联需求beforeafter某航旅行业客户实际案例聚类模型揭示客群数据中

隐藏的规律发现A用户的意图标签寻找和A用户行为模式类似的其他客群倾向性模型预测用户未来行为发现A用户的转化轨迹A用户购买商品或下单的可能性基于知识图谱预测用户消费需求通过AI深度优化预测模型CTR网购订单转化率%%用户事件用户意图162202国双为什么想做？技术成熟虽然还存在技术难点需要攻克，但技术已经相对成熟，并且在其他行业有大量实践行业探索希望将自身的技术积累和实践运用在航司，做些对行业有价值的事情数据丰富除了航司内部已有的丰富数据，交互和公开数据已经有较好的获取途径解决难题解决航司数据如何分析和运用，以及分析方法如何沉淀的难题服

务

营

销运

营内

控行业数据应用自然语言处理机器学习深度学习图像识别语音识别

知识图谱航司知识库大数据平台成本降低收益提升运营管理优化结构化数据处理非结构化数据处理

算法模型构建·

内外