基于出租車軌跡數(shù)據(jù)挖掘的推薦模型研究.pdf

1、隨著出租車行業(yè)的快速發(fā)展，出租車彌補了公共交通和私人交通的不足，在交通出行中扮演了重要的角色，成為人們日常出行中必不可少的交通工具之一。目前，北京市的交通狀況正在逐步惡化，一方面，“打車難”成為交通出行的普遍現(xiàn)象;與之相對應的，有些時間段，很多出租車因為在路上載不到乘客而空載，出現(xiàn)“空車跑”的現(xiàn)象。這些空載的情況不僅會提高出租車司機的運營成本、減少收入，而且會給現(xiàn)有的交通狀況帶來額外的負擔，同時還會加重環(huán)境污染和能源浪費的問題?；谝陨?/p>

2、的原因，如何有效的改善出租車與乘客之間的供需關系，達到供需平衡成為一個亟待解決的問題。
　　近些年來，為了安全考慮和調度方便，很多大城市如上海、深圳、北京等都在出租車上裝備了GPS定位設備。這些GPS定位設備會以一定的頻率向出租車管理中心發(fā)送車輛的狀態(tài)信息，包括所在的經(jīng)緯度、時間以及載客狀態(tài)等。這些數(shù)據(jù)不斷積累，生成了大量的出租車GPS軌跡數(shù)據(jù)。出租車GPS軌跡數(shù)據(jù)包括了兩方面的內容，一方面是出租車乘客的出行信息，例如乘客什么時候

3、上車、下車，出行的出發(fā)地和目的地等，可以用來研究居民的日常出行行為;另一方面，出租車的行駛路線包括了出租車司機的習慣和行為，例如在哪些地方能夠找到乘客、怎樣的行駛的路線最近、油耗最少、時間最短等等，可以用來研究城市道路的最短路徑和交通擁堵情況。
　　通過對以上兩方面的研究，本文通過挖掘大量的出租車GPS軌跡數(shù)據(jù)，提出了針對打車乘客的乘客候車點推薦模型和針對出租車司機的乘客訂單推薦模型。具體包括兩方面的內容:一方面，通過對大量的GP

4、S軌跡數(shù)據(jù)的挖掘，發(fā)現(xiàn)出租車司機的日常行為特點，為正在打車的乘客推薦步行可以到達的最有可能遇到空載的出租車的地點，這些地點在文中稱為出租車?？奎c，向乘客推薦候車點，有效的減少了乘客的等車時間，緩解出租車和乘客之間的供需矛盾;另一方面，通過改進CKNN算法，根據(jù)正在尋找乘客的出租車司機的地理位置和當前的時間，為司機尋找最適合的乘客候選集，并提出兩個影響出租車司機選擇乘客行為的指標:乘客目的地的熱門程度和司機偏好相關度，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法

5、構建乘客推薦模型進行乘客訂單篩選，為出租車司機推薦最佳的乘客集，從而有助于減少出租車的空載時間，提高司機的收益，同時也能達到減少油耗，降低污染的目的。本文的主要貢獻如下:
　　本文從出租車的GPS軌跡數(shù)據(jù)出發(fā)，通過聚類算法挖掘那些利潤較高的出租車司機，并研究他們在非乘客高峰時間停車等待乘客的行為特點，根據(jù)這些出租車?？奎c的特征，提出一種可以準確的挖掘出租車?？奎c的候選軌跡點的算法，通過對候選軌跡點的過濾和聚類，得到了真正的出租車停

6、靠點，從而構建了基于出租車候車點的乘客推薦模型，在有乘客發(fā)出打車需求時，實時檢索乘客附近的出租車?？奎c，該?？奎c即為乘客最佳的候車點。
　　本文改進了原有的CKNN算法，提出一種近似的CKNN算法來實時檢索出租車附近的候選乘客集，通過對出租車GPS軌跡數(shù)據(jù)的挖掘，提出兩個影響出租車司機選擇乘客行為的指標:乘客目的地的熱門程度、與司機的偏好相關度，可以通過挖掘出租車的熱點載客區(qū)域計算乘客目的地的熱門程度，通過挖掘出租車的歷史行駛軌跡