【摘 要】
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近年来,随着嵌入式传感器和短距离无线通信技术的兴起,智能交通服务已成为改善交通系统的有用范例。在这些智能服务中,向司机提供实时建议的出租车推荐系统是必不可少的部分
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近年来,随着嵌入式传感器和短距离无线通信技术的兴起,智能交通服务已成为改善交通系统的有用范例。在这些智能服务中,向司机提供实时建议的出租车推荐系统是必不可少的部分。借助车辆传感器数据和全球定位系统跟踪,出租车推荐系统可以避免交通拥堵、减少乘客的等候时间、减少司机的空车巡航时间甚至是车辆燃油消耗,从而使整个出租车业务受益匪浅。实际上,出租车司机可能有其偏爱的目的地区域或者目标行程时间,以避免交通拥堵或执行既定的接送行程。但是,目前并没有研究能够在最大程度地提高出租车司机的利润的情况下,同时满足目的地区域的要求与目标时间要求。针对这两种需求,本文提出了两种分别对于时间和空间约束的利润最大化寻客路线推荐系统。本文的主要研究内容包括以下三点:(1)考虑影响出租车寻客路线推荐的因素,通过挖掘出租车GPS轨迹数据,利用HDBSCAN聚类算法提取推荐给出租车司机的潜在上车点与乘客热点需求区域,并将真实的上车点与提取出的区域进行匹配。(2)针对空间约束条件,考虑在限定乘客目的地的情况下,为司机推荐一条合适的寻客路线。通过对潜在上车点区域进行第二次聚类分析,得到城市乘客热点区域,计算乘客从潜在上车点区域去往目的地区域的移动概率,建立基于区域间乘客移动概率并最大化出租车司机潜在利润的寻客路线推荐算法模型。(3)针对时间约束条件,考虑在限定乘客订单行程时长的情况下,为司机推荐一条合适的寻客路线。通过对历史乘客行程时间长短的统计,预测并计算乘客从潜在上车点区域出发经历不同行程时间的移动概率,基于乘客时域间移动概率,建立寻客路线推荐算法模型,并最大化司机所能获得的潜在利润。最后,对中国上海市某出租车公司收集的轨迹数据进行实验,实验结果验证了所提出的推荐系统的有效性。
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