Den ökande tillgången på storskaliga lokaliseringsspår skapar oöverträffade möjligheter att förändra paradigmet för kunskapsupptäckt i transportsystem. Ett särskilt lovande område är att utvinna energieffektiva transportmönster (grön kunskap), som kan användas som vägledning för att minska ineffektiviteten i energiförbrukningen inom transportsektorerna. Att utvinna grön kunskap från platsen spår är dock inte en trivial uppgift. Konventionella data analysverktyg är vanligtvis inte anpassade för att hantera den massiva mängd, komplexa, dynamiska och distribuerade naturen av plats spår. Därför ger vi i detta dokument en fokuserad studie av utvinning av energieffektiva transportmönster från lokaliseringsspår. I synnerhet har vi det första fokuset på en sekvens av mobila rekommendationer. Som fallstudie utvecklar vi ett mobilt recommender-system som har förmågan att rekommendera en sekvens av pick-up-punkter för taxiförare eller en sekvens av potentiella parkeringsplatser. Målet med detta mobila rekommendationssystem är att maximera sannolikheten för affärsframgångar. Längs denna linje tillhandahåller vi en Potentiell Travel Distance (PTD) funktion för att utvärdera varje kandidat sekvens. Denna PTD-funktion har en monoton egenskap som kan användas för att effektivt beskära sökytan. Baserat på denna PTD-funktion utvecklar vi två algoritmer, LCP och SkyRoute, för att hitta de rekommenderade rutterna. Slutligen visar experimentella resultat att det föreslagna systemet kan ge effektiva mobila sekventiella rekommendationer och den kunskap som utvinns från lokaliseringsspår kan användas för att coacha förare och leda till effektiv energianvändning.
Ge och al. REF föreslår ett taxirekommendationssystem för att hitta kortast möjliga resavstånd (PTD) för taxichauffören att plocka upp en passagerare.
An energy-efficient mobile recommender system
{'venue': "KDD '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}