基于多Agent的鐵路客運客戶關系管理方案研究

王鎖柱，賀娜娜，王 冰

（1.首都師范大學 信息工程學院，北京 100048；2.首都師范大學 信息工程學院，北京 100048；3.中國鐵道科學研究院 電子計算技術研究所，北京 100081）

1 鐵路客運關系管理概述

面對競爭日益激烈的運輸業，掌握客戶需求趨勢、加強客戶聯系、獲得市場競爭優勢十分重要。針對實名制客票數據建立以客戶為中心的客戶關系管理，一方面能夠對客戶需求作出快速及時的反應，為客戶提供全面和個性化的服務，提升鐵路客運的核心競爭力；另一方面有助于在不斷細分的客運市場中確定目標市場，根據不同的目標市場提供相應的客運產品，不斷滿足不同層次旅客的個性化需求，實現鐵路客運以人為本的服務目標。鐵路客運客戶關系管理主要解決以下問題。

（1）完善旅客管理的決策支持。由于旅客信息庫尚不完善，鐵路客運部門無法準確掌握旅客的個性化差異，難以制定適合不同旅客的營銷策略。

（2）全面分析實名制客票數據。鐵路客運信息系統積累了大量的客票數據，但對旅客潛在需求的智能分析不夠充分，信息綜合利用率不高。

（3）健全客運服務體系，提高主動性。鐵路客運尚未建立多渠道、全方位的旅客服務體系，不能很好地為旅客提供主動服務。

針對上述問題，為實現客票信息的全方位分析與決策，從而制定適合不同旅客的營銷服務模式，為旅客提供多渠道的服務平臺，通過借鑒Agent技術在客戶關系管理中的相關研究與應用[1-3]，結合實名制客票的推行機制，利用 Agent 技術提出基于多 Agent 的鐵路客運客戶關系管理系統框架。該框架由多個 Agent 協同實現實名制客票數據的智能分析、決策制定和信息的主動推送，根據不同層次的旅客提供不同的營銷策略，從而滿足旅客的個性化需求。

2 Agent技術的主要特點

Agent 是一個能夠感知環境并采取相應行為、可建立自己的行動規范并能影響環境變化的軟件智能體。其主要特點如下。

（1）智能性。Agent內部集成了完成其功能任務所需的模型、知識、方法，能夠比較準確地揣摩用戶意圖，將復雜任務分解并提供針對性的決策信息。

（2）協作性。Agent之間通過交流與合作在多Agent環境中協調工作、消解沖突，從而執行和完成一些自身無法求解的復雜任務。

（3）學習性。Agent作為一個獨立的個體，能自主學習并將用戶的興趣、愛好、習慣等信息直接轉化為內部表示并存放在知識庫中，建立用戶模型來指導自己的決策，使之符合用戶需求。

（4）主動性。Agent能主動地分析和獲取用戶的個性信息，并根據用戶的興趣了解其潛在需求，采取主動服務。

3 鐵路客運客戶關系管理系統分析

3.1 系統數據管理的特點及需求

3.1.1 數據管理特點

鐵路客運客戶關系管理系統是針對實名制客票數據進行智能分析、決策制定，為旅客提供個性化服務的面向鐵路客運管理人員、統計分析人員和旅客的決策支持與信息服務系統。其數據管理的特點如下。

（1）客票數據是客戶關系管理的重要數據源，由客運專線和既有線的客票數據構成?？瓦\專線客票數據采用集中式存儲方式，既有線客票數據采用集中與分布相結合的客戶機/服務器結構，由鐵道部客票中心、地區客票中心和車站售票系統三級聯網構成。

（2）實名制客票通過旅客購票時登記的個人信息，結合其戶籍所在地、出發地、目的地等信息，分析客流的結構組成、分布規律，客流性質及不同消費群體的需求、流量、流向等信息，為廣域網數據采集提供便捷途徑。

（3）客票系統數據量龐大，需要及時將數據從各服務器傳輸、集中到鐵道部進行整理壓縮并保存，實現超大規模數據庫的快速查詢和多角度的統計與分析，為列車開行提供空間與時間上的優化方案，制定多種營銷策略，從而滿足旅客個性化需求，體現以人文本的服務理念。

3.1.2 系統需求

（1）旅客信息采集?？推毕到y售票時登記的旅客個人信息需通過廣域網進行及時、準確、完整的收集。

（2）旅客數據倉庫建立。建立旅客數據倉庫并及時更新，最終實現對旅客的統一管理、有效分析、預測和智能決策。

（3）旅客行為分析。針對旅客數據倉庫，從客流的規模、特點、需求分析旅客行為，按照目標市場的變化，及時、準確地調整客運產品及服務策略。

（4）客戶滿意度分析。通過滿意度分析，了解旅客對客運產品及服務的態度與建議，有助于客運部門及時調整營銷策略和服務水平。

（5）提供個性化服務。不同層次的旅客服務需求存在較大差異，針對不同旅客提供個性化服務。

3.2 功能設計及系統特點

3.2.1 系統功能

（1）旅客信息管理。實現旅客基本信息和客票信息的采集、管理與共享。

Progress in study on rheological test and rheological model of rock for nearly 20 years in China XIONG Liang-xiao WANG Zi-hua(104)

（2）旅客分析管理。根據旅客信息管理模塊提供的旅客數據建立鐵路客運數據倉庫，運用數據挖掘技術進行數據分析，挖掘有效信息。

（3）客運營銷管理。將旅客分析模塊提供的挖掘結果進行決策分析，制定合適的營銷策略。

（4）旅客服務。通過接入服務與呼出服務為旅客提供統一的服務平臺。

（5）系統管理。為滿足旅客個性化需求，提供系統管理功能以實現用戶設置與權限分配。

3.2.2 系統特點

系統的主要特點是依據大量實名制客票數據進行智能分析，提供決策支持能力；采用模塊化設計，把復雜系統劃分為相對獨立的子系統，各子系統之間通過相互協作、服務及通信解決復雜問題；數據分布式存儲和處理；具備提供主動服務的能力。

由 Agent技術特點可知，多Agent適用于系統的模塊化設計，可以解決實名制客票數據存儲的分散性，隱藏數據在格式定義、存儲方式、傳輸方式、組織模式等方面存在的較大差異，自動收集旅客興趣、愛好等信息進行智能分析，通過各 Agent之間良好的協作為旅客提供主動服務，使系統具有良好的可擴展性。

4 系統框架設計

基于上述分析，將各功能模塊構造為多個智能Agent實體，提出基于多 Agent 的鐵路客運客戶關系管理系統框架，如圖1所示。整個框架按層次分為用戶層、門戶層、協調層、業務管理層和數據管理層。

4.1 用戶層

系統用戶包括客運管理人員、客運統計分析人員和旅客。客運管理人員負責針對數據分析結果作出正確決策；客運統計分析人員負責針對數據倉庫運用數據挖掘技術挖掘有效信息，為決策的制定提供支持；旅客通過網絡、郵件、電話、傳真等方式接入系統提出業務需求。各類用戶通過身份認證方式實現個性化服務。

4.2 門戶層

圖1 基于多Agent的鐵路客運客戶關系管理系統框架

交互 Agent實現人機交互，從與用戶的交互過程中學習得到用戶的個人偏好和購買模式等信息，并將系統最終得出的結果以用戶喜歡的方式傳遞給用戶，從而幫助用戶利益最大化[4]。信息推送 Agent為旅客主動提供信息服務，是一種可跟蹤用戶行為并基于經驗的學習 Agent，其允許旅客按照自身業務需求定制所需服務信息，跟蹤旅客的興趣并且在適當的時間以適當的方式將旅客所需信息主動推送給旅客。

4.3 協調層

協調層是模型的信息樞紐，管理控制 Agent 接收交互 Agent分配的任務并與業務管理層各 Agent通信協同完成用戶提交的任務。用戶登陸系統后，管理控制 Agent 從交互Agent獲取用戶信息，并到知識庫中查找是否有與該用戶匹配的信息，若存在則為老客戶，調用知識庫中的服務即可；若為新客戶，管理控制 Agent提取該用戶的業務需求，并將任務分配給業務管理層的相關 Agent 協同完成用戶所需服務。

4.4 業務管理層

（1）旅客信息管理模塊。該模塊包括用戶信息采集 Agent 和用戶信息管理 Agent。用戶信息采集 Agent對旅客基本信息、需求信息和反饋信息進行采集并及時更新；用戶信息管理 Agent從用戶信息采集 Agent 及時采集旅客需求信息存入需求信息庫，及時感應旅客個人基本信息的變化更新到旅客信息庫，及時同步客票系統中有關該旅客的購票記錄到數據倉庫，旅客滿意度及其投訴、建議等信息及時存入反饋信息庫。

（2）客運營銷模塊。該模塊包括客運營銷策略管理 Agent、客運營銷分析 Agent 和客運市場資料管理 Agent?？瓦\營銷策略管理 Agent 負責針對數據分析 Agent的分析結果制定合適的營銷策略，并選擇合適的溝通渠道實施營銷策略，以達到留住老客戶、吸引新客戶的目的；客運營銷分析 Agent負責根據鐵路客運特點做好市場定位及客戶細分，分析旅客出行需求及不同客戶群的規模、特點、消費規律；客運市場資料管理 Agent負責收集鐵路競爭對手 (公路、航空等) 的市場資料，進行對比分析并及時傳達給旅客，不斷提高鐵路的市場占有率。

（3）旅客服務模塊。該模塊包括接入服務Agent 和呼出服務 Agent，提供統一的服務界面，為用戶提供個性化、智能化服務。接入服務 Agent負責為用戶提供系統訪問渠道，如網絡、郵件、短信、電話等；呼出服務 Agent 負責通過電話回訪、滿意度調查等方式保持客戶關系，對旅客的需求作出快速反應，并為決策支持提供依據，實現個性化服務。

4.5 數據管理層

數據管理層包括旅客分析模塊，由數據建模Agent、數據挖掘 Agent 和數據分析 Agent 組成，為系統提供各類數據分析服務，為決策支持提供依據。

數據建模 Agent 負責對車站數據倉庫建模，及時更新數據倉庫中的數據，完善從數據倉庫中提取的知識；數據挖掘 Agent 負責對車站數據倉庫的知識挖掘，以發現新的模型或規則；數據分析 Agent負責對挖掘的模型或規則進行反復評估與驗證，直到滿足旅客需求為止。

5 系統關鍵技術

5.1 虛擬數據倉庫的構建

數據倉庫的構建是客戶關系管理的核心，將分散在鐵道部、各地區、各車站的鐵路客運數據集成是關鍵。構建傳統的數據倉庫耗時、耗力、耗材，靈活性差。而虛擬數據倉庫數據中心僅存放數據的指針，數據仍存放在原來位置，按照“只取所需”的原則通過中間件技術將分散在不同平臺、系統、應用程序中的數據集成，具有消耗少、穩定性強、靈活性大的優勢。系統虛擬數據倉庫如圖2所示。

5.1.1 表示層

虛擬數據倉庫可透明地支持各種不同終端用戶的應用需求，為其提供鐵路客運客戶關系管理數據的統一視圖，系統的主要應用有 OLAP 分析、客運信息發布、Web 應用、旅客信息查詢、數據挖掘等。

5.1.2 功能層

功能層采用模塊化設計，便于反映和實施鐵路客運客戶關系管理相關的政策、規則和業務功能，可使用戶透明地訪問其所需要的數據。

圖2 虛擬數據倉庫示意圖

（1）應用程序接口。模型需要把分布在鐵道部、地區、車站等不同網絡站點的客票系統數據集成，虛擬數據管理器可向開發人員提供不同站點客票系統應用程序接口軟件包，即 API。

（2）對象服務器。對象服務器存放所需數據的元目錄，其包含所需數據的指針 (各數據所在位置、訪問格式、訪問方式、訪問權限、轉換方式等內容)，以及同這些數據相關的鐵路客運業務規則。

（3）虛擬數據管理器。虛擬數據管理器根據用戶的查詢或分析需求，訪問元目錄以確定數據源，利用網絡接口向數據源發出查詢請求；當返回查詢數據時，調用對象服務器中的業務規則將這些數據進行過濾、轉換、綜合，并轉交給表示層。

（4）網絡接口。網絡接口連接、集成多個分散的數據源，每一種外部數據源都需要網絡接口使兩端的系統能相互理解。

5.1.3 數據層

數據層表示實際的數據來源。數據源包括客運企業基礎數據、客票發售生產數據、旅客資料數據、旅客需求數據、旅客反饋信息，以及航空、公路、水路等其他外部數據源。通過對這些數據的綜合可以得到統一視圖。外部數據源提供者通過功能層中的網關與系統實現互訪。數據層通過 XML 中間件技術把各類不同數據源集成，由監控Agent、轉換 Agent 實現數據的實時更新及數據格式的轉換。

5.2 多Agent之間的協作

系統通過多個 Agent的協作完成鐵路客運客戶關系管理的業務功能。在基于多 Agent的鐵路客運客戶關系管理系統中，多Agent協作模型[5]描述為一個三元組構成：M＝。其中：G 為協作的目標，P為協作的規劃，確定達成目標 G 需要的角色屬性及各種角色之間的關系，A 為參與協作的主體集合。協作過程及各 Agent間的關系通過協調層的一個管理主體來協調。協作過程可分為以下階段：聲明階段，各 Agent主動或被動向管理控制 Agent表示協作的意圖和目標；評定階段，管理控制 Agent根據各協作者的目標，確立一個協作過程，即業務流程，選擇協作參與者，并通知這些參與者；參與者需要答復管理主體，如果參與者全部是肯定答復，則進入協作執行階段，否則返回評定階段。如果系統中仍存在具有協作能力的主體，管理控制 Agent 將嘗試為其確立新的協作過程。

5.3 系統實現軟件環境配置

系統可選用 Web 服務技術與 Agent技術相結合的開發方法，將系統中各種功能不同的 Agent作為Web 服務的提供者或消費者，每個 Agent都擁有描述其特定功能及調用接口的 XML 文檔，Agent之間采用 SOAP進行交互。

系統模擬實現的軟件環境配置：Web 服務器采用 IIS(Internet Information Server) 信息服務器；客戶端操作系統為 Windows XP SP3 版本，瀏覽器版本為 6.0；數據庫服務器選用 SQL Server 2005；開發工具選擇 Delphi 7.0。

該系統實現后，可以針對鐵路客戶服務中心網絡實名制購票的旅客類型 (成人、兒童、學生、傷殘軍人) 屬性進行統計分析，為客運管理人員提供決策支持。采用 Delphi 的 Web Service 技術實現旅客類型屬性客流統計模擬，示意圖如圖3所示。

6 結束語

通過對鐵路客運大量實名制客票數據的智能分析，制定針對旅客不同需求的服務策略，為提高鐵路客運服務質量具有重要意義。為此，鐵路客運應用客戶關系管理理念，基于實名制客票數據采用多 Agent 系統設計思想而提出的鐵路客運客戶關系管理系統框架，可以將系統各功能模塊構建為智能Agent，在各Agent間協作完成旅客提交的任務，從而便于進行客運統計分析，有利于客運營銷策略實現為旅客主動提供個性化服務的功能。

圖3 旅客類型客流統計界面

[1]楊文濤. Agent技術在CRM中的應用研究[J]. 實用物流技術，2002(12)：16-18.

[2]李 兵，薛勁松，朱云龍. 基于Agent 的客戶關系管理系統開發研究[J]. 計算機集成制造系統，2004，10(3)：326-330.

[3]吳 睿，楊 善，林胡小. 基于Agent的CRM客戶服務模型研究[J]. 情報雜志，2007(5)：10-12.

[4]吳 睿. 基于Agent的客戶關系管理模型研究[D]. 合肥：合肥工業大學，2007.

[5]龍 華. 基于多Agent的物流調度系統研究[D]. 重慶：重慶大學，2004.