环境与发展论坛 (原名：环境与发展)

基于 K-means 聚类算法的航空旅客候机行为偏好分析

姚 诗坤

南京航空航天大学

DOI: https://doi.org/10.59429/hjfz.v7i5.10258

Keywords: K-means 聚类算法；旅客行为；旅客细分；空间行为模式

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Abstract

分析航站楼中旅客候机行为，可以优化航站楼布局，有助于满足旅客多方面需求。通过某机场航站楼案例， 采用 K-means 聚类算法，分析了旅客的候机行为，明确旅客的路径聚类模式。结合旅客出行方式，建立了机场航站 楼对旅客吸引力模型。数据分析表明，旅客收入水平和机场对于非职能区域选择概率呈现正面影响；中青年旅客在 非职能区域很容易发生消费活动；航站楼商业设施对首次乘机的旅客有较强吸引力，这对于优化航站楼空间布局， 提高管理水平有积极的作用。

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