Abstract-Car pooling förväntas avsevärt bidra till att minska trafikstockningar och föroreningar i städer genom att göra det möjligt för förare att dela sina bilar med resenärer med liknande resvägar och tidtabeller. Ett antal liknande tjänster för bilpooler har utformats för att på ett effektivt sätt hitta lyckade cykelmatcher i en given pool av förare och potentiella passagerare. Det är dock nu erkänt att många icke-monetära aspekter och sociala överväganden, förutom enkla rörlighetsbehov, kan påverka den individuella viljan att dela på en resa, som är svår att förutsäga. För att ta itu med detta problem föreslår vi i denna studie GOTOGETHER, ett recommender system för bilpooling tjänster som utnyttjar inlärnings-till-rang teknik för att automatiskt härleda den personliga rankingmodellen för varje användare från historien om hennes val (dvs., typ av accepterade eller förkastade delade turer). Sedan bygger GOTOGETHER listan över rekommenderade åkturer för att maximera framgången för de erbjudna matcherna. För att testa resultatet av vårt system använder vi verkliga data från Twitter- och Foursquare-källor för att generera en datauppsättning med rimliga rörlighetsmönster och körförfrågningar i ett storstadsområde. Resultaten visar att den föreslagna lösningen snabbt får en exakt förutsägelse om den personliga användarens valmodell både under statiska och dynamiska förhållanden.
Campana m.fl. REF föreslår ett recommender-system för samåkningstjänster som utnyttjar inlärningstekniker för att automatiskt härleda en personlig rankningsmodell för varje användare från historien om hennes val (dvs. vilken typ av accepterade eller förkastade delade turer).
A machine-learned ranking algorithm for dynamic and personalised car pooling services
{'venue': '2016 IEEE 19th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)', 'journal': '2016 IEEE 19th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}