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摘要:
出租车司机在空车状态下通常是无目的巡游去寻找乘客,载客效率普遍偏低.鉴于此种现象,论文结合Neo4J图数据库,Geohash编码技术和GRU神经网络设计了一种新颖的空载出租车巡游路线推荐模型.该模型利用8位Geohash编码具有的误差网格特点结合地图数据,可以实时预测空载出租车司机行驶过程中周边区域待打车乘客数量,在出租车司机到达每个路口前向司机推荐下一个最优的行驶路段.论文采用数据仿真出租车轨迹并使用推荐方法,实验验证了该推荐方法能够大幅度提高出租车空驶过程中遇到乘客的次数,从而提高出租车的载客率,减少城市交通压力.
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文献信息
篇名 Geohash编码在出租车巡游路线推荐中的应用
来源期刊 计算机与数字工程 学科 工学
关键词 出租车路线推荐 巡游路线推荐 Geohash编码 Neo4J GRU
年,卷(期) 2020,(12) 所属期刊栏目 专栏·Web信息系统及应用
研究方向 页码范围 2836-2842
页数 7页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.12.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 栾方军 61 277 9.0 13.0
2 曹科研 9 28 2.0 5.0
3 张鹏旭 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
出租车路线推荐
巡游路线推荐
Geohash编码
Neo4J
GRU
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与数字工程
月刊
1672-9722
42-1372/TP
大16开
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
1973
chi
出版文献量(篇)
9945
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28
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47579
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