항공권 선택 데이터를 활용한 고객 선호모형 학습체계 개발

Abstract

최근 여행수요의 증가와 함께, 항공권 검색사이트의 활용빈도가 높아지고 있다. 항공권은 가격, 시간, 환승횟수 등 다양한 속성들로 이루어져 있으며, 같은 구간에 대해서도 무수히 많은 항공권이 존재한다. 하지만, 기존 항공권 검색서비스들은 구간 내 검색된 모든 항공권을 하나의 기준으로 정렬하여 제공하기 때문에, 실제 고객이 선호할 만한 항공권을 찾는 데에 많은 시간이 소요된다. 본 연구는 고객이 선택할 확률이 높은 항공권을 우선적으로 보여주기 위해, 고객의 항공권 선호모형을 학습하고 이를 바탕으로 항공권 항공권 검색 결과를 제공하는 방식을 제안하고자 한다. 고객 선호모형 학습을 위해, 이산선택모형이 사용되었다. 이산선택모형은 다수의 제품 대안 중 선택된 대안들을 분석하여, 제품의 속성별 선호도를 정량적으로 추정하는 방법론이다. 본 연구에서는 이산선택모형 중 다항로짓 모형을 사용하여, 항공권의 선호도를 추정하였다. 우선 초기 선호도 정보를 얻기 위해 가상의 항공권 대안을 활용한 설문조사를 시행하였다. 다음으로, 항공권 검색사이트 이용 고객의 행동로그를 통해 선택 데이터를 수집하여 초기 선호모형을 점진적으로 개선하는 방식을 제안한다.