摘  要：对于民航行业，是否能预测旅客出行的需求，相关行业主管部门和航空公司可以合理地投放行业运力，从而提高航空公司的收益和旅客的服务质量。目前，仅靠单方面航空公司拥有的数据是远远不够的，需要考虑多方面因素，例如还可以通过在互联网中采集大量的影响民航行业的数据，从而帮助航空公司制计划和销售策略。而互联网的社会事件数据是众多数据来源中的非常重要的一种。

通过初步调查分析，对民航产业可能有影响的事件主要可分为以下几类：展会、演唱会、体育赛事、政治会议、突发异常天气等。通过分析不同类型的事件，并建立一个相对统一的事件描述模型，用此来分析其对旅客出行产生的影响。本系统从互联网上抓取事件，并进行分词及语义等处理，提取事件的属性建立事件模型，以及可视化展现，够帮助航空公司更好地服务市场和旅客，进而提升收益。但是在数据的处理和分析存在一些问题，例如数据来源多又广且错综复杂；数据的非结构化性；同一事件数据在不同数据源描述可能存在较大的差异。

关键词：民航；事件；旅客出行；预测模型；可视化。

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 课题背景、研究的目的和意义-1

1.2 课题欲解决的主要问题-2

2 关键技术介绍-2

3 系统需求分析-4

3.1 系统流程-4

3.2 功能需求分析-4

4 系统总体设计-5

4.1 系统结构-5

4.2 系统数据库设计-7

5 系统实现-10

5.1 事件抓取-10

5.2 事件分析-19

5.3客流量影响-21

5.4预警可视化-24

5.5后台管理-26

6系统部署与测试-31

6.1系统部署-31

6.2系统测试-31

6.3测试总结-33

7 结论-34

参 考 文 献-35

致 谢-37