目前,日常生活中正在產(chǎn)生大量的時空軌跡數(shù)據(jù)。許多帶有定位裝置的出租車可以記錄他們的位置并將其報告給服務(wù)器。大量的GPS數(shù)據(jù)生成了出租車軌跡,但是如何在推薦系統(tǒng)中應(yīng)用這些軌跡成為了一個需要解決的問題。針對這一問題,最近已經(jīng)出現(xiàn)了一些基于挖掘出租車軌跡移動性的尋客推薦系統(tǒng)�，F(xiàn)有的系統(tǒng)側(cè)重于推薦司機去乘客出現(xiàn)概率最大的地方尋客。但是他們大多忽略了在原地或者是附近等待可能會獲得更大的利潤。此外,推薦系統(tǒng)給出的建議很少考慮駕駛員之間的潛在競爭和實時交通路況對策略的影響。本文針對以上問題,提出了一個出租車尋客路線的可共享推薦系統(tǒng)。我們將原地或者就近停車等待客人也作為一種尋客的策略。將出租車司機的尋客過程用馬爾科夫決策過程（Markov decision progress,MDP）來建模,并且提出一種全新的基于海量軌跡數(shù)據(jù)的Q-學(xué)習(xí)算法來進(jìn)行模型的訓(xùn)練。考慮到對于同一位置的乘客,司機之間存在競爭,以及實時交通路況對尋客策略的影響,本文的系統(tǒng)在在線推薦過程中,利用駕駛員的反饋數(shù)據(jù)來對模型進(jìn)行更新,并推薦當(dāng)前最優(yōu)的尋客策略。實驗結(jié)果表明,我們的系統(tǒng)比目前的最先進(jìn)的方法可以達(dá)到更好的性能。本文的主要貢獻(xiàn)如... 

【文章來源】：上海交通大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 出租車尋客策略推薦研究
        1.2.2 出租車軌跡數(shù)據(jù)挖掘研究
        1.2.3 路線規(guī)劃研究
    1.3 當(dāng)前研究存在的問題
    1.4 研究內(nèi)容和主要創(chuàng)新點
    1.5 本文組織結(jié)構(gòu)與章節(jié)安排
第二章 相關(guān)理論技術(shù)
    2.1 軌跡數(shù)據(jù)挖掘
        2.1.1 軌跡數(shù)據(jù)預(yù)處理
        2.1.2 軌跡數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
        2.1.3 軌跡數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用
    2.2 馬爾科夫決策過程
        2.2.1 馬爾科夫性
        2.2.2 馬爾科夫隨機過程
        2.2.3 馬爾科夫決策過程
        2.2.4 Q-學(xué)習(xí)
    2.3 本章小結(jié)
第三章 問題定義及數(shù)據(jù)預(yù)處理
    3.1 問題定義
    3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.2.1 數(shù)據(jù)基本介紹
        3.2.2 軌跡數(shù)據(jù)清洗
        3.2.3 載客點篩選
        3.2.4 POI數(shù)據(jù)處理
    3.3 本章小結(jié)
第四章 基于軌跡的尋客策略共用推薦系統(tǒng)框架
    4.1 框架概述
    4.2 推薦系統(tǒng)評價標(biāo)準(zhǔn)確立
        4.2.1 高效的尋客路線的評價標(biāo)準(zhǔn)
        4.2.2 高效的推薦系統(tǒng)的評價標(biāo)準(zhǔn)
    4.3 本章小結(jié)
第五章 最優(yōu)尋客策略計算
    5.1 出租車�？康貦z測
    5.2 尋找最優(yōu)尋客策略
    5.3 模擬尋客過程
    5.4 本章小結(jié)
第六章 共用條件下在線策略計算
    6.1 前k個候選策略生成
    6.2 候選策略過濾和在線推薦
        6.2.1 基于交通指數(shù)的策略過濾
        6.2.2 基于多人可共用的策略過濾
        6.2.3 在線推薦算法的時間復(fù)雜度分析
    6.3 本章小結(jié)
第七章 實驗結(jié)果分析
    7.1 參數(shù)值的選擇
        7.1.1 高峰時段和非高峰時段
        7.1.2 出租車收益計算
        7.1.3 網(wǎng)格大小
        7.1.4 Q-學(xué)習(xí)使用的參數(shù)
    7.2 實驗的對比方法
        7.2.1 基準(zhǔn)算法
        7.2.2 最大路網(wǎng)收益算法
        7.2.3 WMDP算法
        7.2.4 LMDP算法
    7.3 均衡道路負(fù)載機制的實驗結(jié)果
    7.4 尋客距離的對比
    7.5 收益的實驗結(jié)果
    7.6 本章小結(jié)
第八章 總結(jié)與展望
    8.1 本文總結(jié)
    8.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號：2985234