典型文献
时空轨迹和复合收益的动态上车点推荐
文献摘要：
随着互联网技术的快速发展,网约车已成为出行的重要方式.通过智能手段为用户推荐上车点不仅可有效实现分流缓解道路拥堵,也可减少乘客与司机的沟通成本,提升司机的服务效率并降低乘客的等待时间,从而提高司乘双方的出行体验感.但现存推荐方法所依据的指标较为单一,未在乘客便利性与司机收益之间取得较好平衡,且无法保证所推荐上车点的安全性与可达性.通过对时空轨迹大数据的归纳与分析,提取保证可达性的潜在上车点,避免依据单一指标推荐上车点所导致的偏袒性问题,综合考虑乘客步行收益、司机驾驶收益、上车点路况指标、周边安全性等关键因素,建立上车点的复合收益评价,构建上车点的动态推荐模型.以约束控制同时段同上车点的推荐量,有效解决由于单上车点订单堆积而造成的非必要等待和资源浪费,在一定程度上缓解交通压力.基于真实网约车数据的实验表明,该模型和推荐方法可实现上车点的有效动态分配,较单一指标上车点推荐方法有较好的综合收益与时间优势.从司机与乘客双方角度出发,在降低行程总时间的基础上,提升全局司机接驾效率并降低乘客等待时间,且推荐结果的综合评价值优于现存推荐方法.
文献关键词：
智能交通;上车点推荐;复合收益;时空轨迹数据;启发式算法
中图分类号：
作者姓名：
郭羽含;刘秋月
作者机构：
辽宁工程技术大学 软件学院,辽宁 葫芦岛 125105
文献出处：
引用格式：
[1]郭羽含;刘秋月-.时空轨迹和复合收益的动态上车点推荐)[J].计算机科学与探索,2022(07):1611-1622
A类：
上车点推荐
B类：
复合收益,网约车,用户推荐,道路拥堵,司机,服务效率,出行体验,体验感,推荐方法,未在,便利性,机收,可达性,轨迹大数据,取保,单一指标,偏袒,路况指标,周边安全,立上,推荐模型,约束控制,同上,订单,非必要,资源浪费,解交,动态分配,综合收益,接驾,乘客等待时间,综合评价值,智能交通,时空轨迹数据,启发式算法
AB值：
0.280854
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