Abstract-Recently, stadstrafikledning har stött på en paradoxal situation som är den tomma frakt fenomen för taxiförare och svårigheten att ta en taxi för passagerare. I detta dokument, genom att analysera det kvantitativa förhållandet mellan passagerarnas på- och avtaxi, föreslår vi en tidslokalisering-relation (TLR) kombinerad taxi service rekommendation modell för att förbättra taxichaufförernas vinster, avslöja kunskap om mänskliga rörlighetsmönster, och förbättra passagerarnas reseupplevelse. Dessutom använder TLR-modellen Gaussian process regression och statistiska metoder för att förvärva passagerarvolym, genomsnittlig resa avstånd, och genomsnittlig resa tid i funktionella regioner under varje period på vardagar och helger, och gör det möjligt för förare att plocka upp fler passagerare inom en kort tidsram. Slutligen jämför vi vår föreslagna modell med den autoregressiva integrerade glidande genomsnittsmodell, den back-propagation neurala nätverk modell, stöd vektor maskin modell, och lutning boost beslut träd modell med hjälp av den verkliga taxi GPS-data i Peking. De experimentella resultaten visar att vår optimerade taxi service rekommendation kan förutsäga mer exakt än andra genom att överväga 3D-egenskaper.
En modell med rekommendationer för kombinerade taxitjänster föreslogs för att förbättra taxichaufförernas vinster, avslöja kunskaperna om mänskliga rörlighetsmönster och förbättra passagerarnas reseupplevelser REF.
Time-Location-Relationship Combined Service Recommendation Based on Taxi Trajectory Data
{'venue': 'IEEE Transactions on Industrial Informatics', 'journal': 'IEEE Transactions on Industrial Informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}