【摘 要】
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目前针对出租车的推荐系统主要从降低空载率和减少寻客里程两个方面为司机推荐潜在载客点或最优行驶路线,然而从司机收益最大化的角度而言,多数研究没有考虑实时路况的变化对
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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上海市科技计划项目(19DZ2301100)
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目前针对出租车的推荐系统主要从降低空载率和减少寻客里程两个方面为司机推荐潜在载客点或最优行驶路线,然而从司机收益最大化的角度而言,多数研究没有考虑实时路况的变化对推荐效果的影响。因此,以收益最大化为目标进行了研究,提出了一种空载出租车推荐算法PTRA(profit-based taxi recommendation algorithm)。该算法包含两个阶段,在离线挖掘阶段,通过净利润目标函数用于评估驾驶路线的潜在利润,并通过DBSCAN聚类高收益路段区域;而在线推荐阶段,根据出租车当前位置结合当前路段反馈
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