10.3969/j.issn.2095-2163.2013.06.020
关于出租车载客地点序列推荐技术的研究
在大城市中,出租车已成为实现智能交通运输系统不可或缺的一环.然而,由于一些出租车司机的驾驶经验,和对城市活动的熟悉程度的不足,使得其在寻找乘客时会采取毫无目的的随机漫游策略.这就导致了出租车司机的收益不高,同时也造成了能源的消耗以及环境的污染.针对此问题,将提出出租车载客地点的推荐模型,使得模型给出的推荐地点序列能获得较高的期望收益.具体来说,将基于出租车GPS轨迹数据建立出租车载客地点的马尔科夫决策过程模型,并给出求解该模型的2种算法.仿真实验结果显示,与典型的TopK方法相比,给出的推荐结果能更好地提高单位时间内出租车司机的收益.
智能交通系统、马尔科夫决策过程、空间数据挖掘、轨迹数据处理
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TP391(计算技术、计算机技术)
2014-03-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
70-73
