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司機(jī)組隊(duì)推薦算法研究

發(fā)布時(shí)間:2023-04-19 04:31
  為提升滴滴司機(jī)的出車積極性和組織認(rèn)同感,滴滴出行在不同城市相繼舉辦了司機(jī)組隊(duì)PK活動(dòng)。為保證司機(jī)組隊(duì)環(huán)節(jié)的順利進(jìn)行,滴滴最初提出了一種基于司機(jī)間時(shí)空相似度的貪心推薦算法來(lái)為隊(duì)長(zhǎng)推薦隊(duì)員,該算法成功連接了隊(duì)長(zhǎng)和隊(duì)員,有效提升了司機(jī)組隊(duì)效率,但也存在著明顯的缺陷和較大的改進(jìn)空間。為進(jìn)一步提高司機(jī)組隊(duì)效率,降低活動(dòng)運(yùn)營(yíng)成本,本文將司機(jī)組隊(duì)成功率作為主要評(píng)價(jià)指標(biāo),對(duì)滴滴出行平臺(tái)司機(jī)組隊(duì)PK活動(dòng)中的司機(jī)組隊(duì)推薦算法進(jìn)行了進(jìn)一步的研究和驗(yàn)證。本文分別從預(yù)測(cè)和推薦兩個(gè)環(huán)節(jié)對(duì)原始司機(jī)組隊(duì)推薦算法進(jìn)行了改進(jìn),提出了一種基于司機(jī)間組隊(duì)意向概率的遺傳推薦算法。在預(yù)測(cè)環(huán)節(jié),本文收集整理了2017年1112月份期間平臺(tái)的歷史推薦記錄和司機(jī)間的聯(lián)系行為,結(jié)合司機(jī)畫像信息構(gòu)建了樣本數(shù)據(jù)集,并在此數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練了基于邏輯回歸的EasyEnsemble模型,通過(guò)修正后的模型后驗(yàn)概率來(lái)預(yù)測(cè)司機(jī)間的組隊(duì)意向概率。在推薦環(huán)節(jié),本文采用二進(jìn)制編碼的方式對(duì)推薦矩陣進(jìn)行了重新編碼,并將推薦矩陣下的期望組隊(duì)成功率作為遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù),在滿足活動(dòng)規(guī)則的前提下設(shè)計(jì)了選擇、交叉、變異的世代遺傳進(jìn)化過(guò)程,得到了近似全...

【文章頁(yè)數(shù)】:68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
1.緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究概況
    1.3 論文的主要研究?jī)?nèi)容
2.關(guān)鍵技術(shù)研究
    2.1 推薦系統(tǒng)
    2.2 邏輯回歸模型
    2.3 遺傳算法
    2.4 本章小結(jié)
3.組隊(duì)推薦算法設(shè)計(jì)
    3.1 問(wèn)題描述與傳統(tǒng)解決方案
    3.2 組隊(duì)意向概率預(yù)估
    3.3 遺傳推薦算法設(shè)計(jì)
    3.4 遺傳推薦算法實(shí)現(xiàn)
    3.5 本章小結(jié)
4.實(shí)驗(yàn)與分析
    4.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備
    4.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
    4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    4.4 本章小結(jié)
5.總結(jié)與展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)



本文編號(hào):3793718

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