基于稀疏轨迹数据的出租车载客区域推荐

• 作者: 刘建勋 刘毅志 廖祝华 张健 肖浩 赵肄江
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 轨迹挖掘 载客推荐 数据稀疏性 隐语义模型 地理信息
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2178-2185
• 页数: 8页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.11.012

摘要

基于短期出租车轨迹数据的载客区域推荐能极大减少系统开销,提高推荐效率,但常伴随着数据稀疏性的问题.针对该问题,本文提出了一种融合地理信息的隐语义模型-GeoLFM.该模型通过将出租车司机所处的客观地理环境信息,融合到司机-载客区域矩阵分解的过程中,从而弥补数据稀疏性带来的不足.同时,根据出租车实时的空间位置信息,为身处不同地点的出租车推荐不同的载客区域.实验证明,本文提出的方法与常用方法相比,推荐结果与真实的出租车司机载客情况间的平均绝对误差和均方根误差都得到大幅降低,较好的提升了推荐效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵肄江		18	99	6.0	9.0
2	刘建勋		106	714	13.0	22.0
3	廖祝华		10	92	4.0	9.0
4	刘毅志		12	93	4.0	9.0
5	张健		2	0	0.0	0.0
6	肖浩		1	0	0.0	0.0