10.3969/j.issn.1000-386x.2016.02.059
基于 MapReduce 的出租车停泊点智能推荐算法
现有解决打车难问题的研究工作大部分是集中式地调度出租车，且大多方法在单一服务器上运行串行算法分析海量出租车 GPS 数据，计算量大，会遇到计算时间和计算资源的瓶颈。为此提出一种基于 MapReduce 的出租车停泊点智能推荐算法，为司机或乘客推荐更容易接到乘客或打到车的地点。算法通过挖掘大量出租车 GPS 轨迹数据，检测出停泊点，并生成停泊点知识库。再利用推荐模型为司机或乘客推荐最佳停泊点。实验分析了北京市真实出租车 GPS 轨迹数据，结果表明该算法能有效为司机和乘客推荐出停泊点，且在大数据量下具有较高的效率。
出租车、GPS、聚类、MapReduce、停泊点、推荐
TP391(计算技术、计算机技术)
河北省科技厅项目13210707。
2016-04-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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254-258
