文件名称:
使用基于HITS的推理模型从出租车轨迹中搜索旅客
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文件大小: 407kb
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上传时间: 2021-03-02
详细说明：作为大量出租车驾驶员的情报，乘客搜索策略被隐藏在其历史GPS轨迹中。 挖掘痕迹以了解有效的乘客搜索策略可以使驾驶员自己受益。 传统上，基于出租车GPS轨迹的乘客搜索策略的研究主要集中在统计技术上。 尽管这可以通过热点建议提高驾驶员对潜在乘客的能力，但是这些研究大多数仍直接使用原始GPS数据，并且未考虑驾驶员的经验。 而且，由于驾驶员的经验落后于原始数据，无法直接获取，因此传统模型无法在热点挖掘中充分利用它。 在本文中，我们提出了一种基于HITS（超文本诱导主题搜索）的推理模型，该模型完美地描述了热点与驾驶员体验之间的关系，从而有效地解决了上述问题。 我们首先使用基于模糊网格划分的创新PDBSCAN算法提取热点，然后通过基于核密度估计的地标匹配算法将热点与相应的地标进行匹配。 然后使用基于HITS的推理模型来挖掘热门热点和最有经验的驾驶员。 最后，我们为驾驶员规划了一条最佳道路。 实验结果证明了这种方法的效率和能力，可以为驾驶员提供更好的热点和推荐的狩猎顺序。
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