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J-GLOBAL ID：201802256104191536   整理番号：18A0849148

市場開発のための空港予測モデル【JST・京大機械翻訳】

An airfare prediction model for developing markets

著者 (3件)： Vu Viet Hoang (Faculty of Computer Science and Engineering, Ho Chi Minh City University of Technology, VNU - HCM, Ho Chi Minh City, Viet Nam) ,  Minh Quang Tran (Faculty of Computer Science and Engineering, Ho Chi Minh City University of Technology, VNU - HCM, Ho Chi Minh City, Viet Nam) ,  Phung Phu H. (Intelligent Systems Security Lab, Department of Computer Science, University of Dayton, Dayton, OH, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICOIN  ページ： 765-770  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 航空旅客(購入者)は,航空会社(売り手)が同じサービスに対して異なる価格を改訂することにより,常にその収入を最大化することを常に試みているので,最も良い時間を求めることが多い。売り手はすべての必要な情報(例えば,歴史的販売,市場需要,顧客プロファイル,および行動)を持ち,出発日の前に異なる時間における飛行時間を増加させるか減少させるかを決定する。他方では,購入者は,航空機の権利を待っているか購入するかに関する意思決定を支援するために,限られた情報にアクセスすることができるだけである。本論文において,著者らは,航空会社から公式情報なしで価格傾向を予測することを助けることができる新しいモデルを提案した。著者らの発見は,提案したモデルが,飛行中の非販売席の数のような多くの重要な特徴の欠落にもかかわらず,オンラインで利用可能な公共航空機データを用いて,出発日までのトレンドと実際の航空機の変化を予測できることを実証した。また,航空機の変化に最も強い影響を持つ特徴を同定した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 乗客 ,  *空港 ,  *予測モデル ,  *市場開発 ,  航空機 ,  航空会社 ,  航空輸送 ,  意思決定 ,  座席 ,  飛翔
準シソーラス用語： オンライン ,  飛行時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： マーケティング  (KA06020W) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (4件)： 市場 ,  開発 ,  空港 ,  予測モデル