Vi utför rekommendationer för Social Rideshare scenariot, där en uppsättning pendlare, ansluten via ett socialt nätverk, arrangerar en-gångs turer med kort varsel. Vi fokuserar särskilt på hur mycket man ska betala för att åka med vänner. Formellt föreslår vi det första tillvägagångssättet som kan beräkna rättvisa koalitionsbetalningar som också är stabila enligt kärnans spelteoretiska koncept för system med tusentals agenter i verkliga scenarier. Våra tester, baserade på verkliga dataset för både rumsliga (GeoLife) och sociala data (Twitter), visar att vår strategi är betydligt snabbare än toppmoderna (upp till 84 gånger), vilket gör att vi kan beräkna stabila betalningar för 2000 agenter på 50 minuter. Vi utvecklar också en parallell version av vårt tillvägagångssätt, som uppnår en nästan optimal upphastighet i antalet processorer som används. Slutligen avslöjar vår empiriska analys nya insikter i förhållandet mellan betalningar som en användare ådragit sig på grund av sin ställning i sitt sociala nätverk och sin roll (ryttare eller förare).
På ett annat område, Bistaffa et al. REF inför ett rättvist betalningssystem, som bygger på kärnans spelteoretiska koncept, för problemet med social ride-sharing (där uppsättningen pendlare är anslutna via ett socialt nätverk).
Recommending Fair Payments for Large-Scale Social Ridesharing
{'venue': "RecSys '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}