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针对各航空公司目前旅客细分方法不成熟的问题,文中使用中国民航旅客订票的相关统计数据作为研究主体,在分析传统RFM模型特点的基础上,设计并实现了一种利用乘机时间（Time）、舱位（Class）、座位（Seat）、票价折扣（Discount）和跟团情况（Group）描述旅客出行时乘机习惯的TCSDG模型。该模型能够借助Hadoop并行化计算平台,利用改进的K-means并行化算法对大规模的旅客订票数据进行高效聚类和细分操作。从而使行为偏好类似的旅客汇聚成同一簇,为后续航空公司的个性化售票服务提供支持。经过仿真