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申请/专利权人：湖南科技大学
申请日：2021-09-18
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN113868553B
主分类号：G06F16/9537
分类号：G06F16/9537;G06F18/22;G06F18/2321;G06F16/9535
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.14#授权;2022.01.21#实质审查的生效;2021.12.31#公开
摘要：本发明公开了一种层次化的出租车载客推荐方法及系统，本发明包括划分网格区域，并将出租车的历史载客点和POI映射到网格区域中，从网格区域中提取时空特征向量X并构建时空上下文矩阵；将时空上下文矩阵输入到极深因子分解机模型xDeepFM中进行训练得到司机‑时间段‑网格区域载客概率数据，再结合司机当前的时空信息，获取司机载客概率最高且较近的推荐网格区域；对推荐网格区域内的历史载客点进行时空分析，获取代表乘客聚集地的推荐候选载客点。本发明能够将司机载客概率最高且较近的推荐网格区域、代表乘客聚集地的推荐候选载客点，能够得到更精准的推荐位置，提高载客推荐的性能，有利于提高司机载客效率及出租车司机收入。
主权项：1.一种层次化的出租车载客推荐方法，其特征在于，包括：1将城区划分网格区域，并从出租车的原始GPS轨迹中挖掘出历史载客点和POI；2将历史载客点和POI映射到划分好的网格区域中，从网格区域中提取时空特征向量X并构建时空上下文矩阵；3将时空上下文矩阵输入到极深因子分解机模型xDeepFM中进行训练，通过训练好的极深因子分解机模型xDeepFM得到司机-时间段-网格区域载客概率数据，再结合司机当前的时空信息，获取司机载客概率最高且较近的推荐网格区域，并作为第一层次的推荐结果输出；4对推荐网格区域内的历史载客点进行时空分析，获取代表乘客聚集地的推荐候选载客点，并作为第二层次的推荐结果输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南科技大学 一种层次化的出租车载客推荐方法及系统
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