I ett stadsområde är efterfrågan på taxi inte alltid matchad med utbudet. I detta dokument föreslås gruvhistoriska data för att förutsäga efterfrågefördelningar med avseende på tids-, väder- och taxiförhållanden. Processen i fyra steg består av datafiltrering, klustring, semantisk annotering och värmeberäkning. Resultaten av tre klusteralgoritmer jämförs och demonstreras i en web mash-up-applikation för att visa att kontextmedvetna efterfrågeprognoser kan bidra till att förbättra hanteringen av taxiflottor.
Baserat på problemet med att matcha efterfrågan taxi i stadsområden, Chang et al. I Ref föreslogs en strategi i fyra steg för att förutsäga efterfrågefördelningen i fråga om tid, väder och läge.
Context-aware taxi demand hotspots prediction
{'venue': 'IJBIDM', 'journal': 'IJBIDM', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}