本文主要研究内容
作者蔡丹丹（2019）在《基于社交网络的多目标共乘群体匹配优化方法研究》一文中研究指出：共乘出行的方式极大地方便了人们的生活,而基于位置的社交网络的普及也为共乘出行的发展注入了新的理念。LBSN中丰富的社交资源可以为共乘出行提供多元的数据支持,从而帮助用户匹配到令其满意的共乘伙伴,以此提高共乘群体的出行质量并间接提高共乘吸引力。但是,由于带有社交需求的共乘群体匹配需要引入体验约束条件,因此造成共乘匹配率下降,并且在共乘群体发现中需要综合考虑共乘总体验度和匹配率,而现有的方法难以实现带有社交需求的共乘群体的最优匹配。基于此,本文以提高共乘总体验度和共乘匹配率并达到共乘群体匹配最优为目标,从以下三个方面展开研究:(1)提出了一种基于兴趣和轨迹的社交相似群体发现方法,该方法融合用户社交兴趣和轨迹信息,通过构建社交异构信息网络表征用户多元特征,从而计算用户之间的社交相似度并发现相似群体。实验表明该方法的准确性较高,并有效提高了目的地推荐的准确率和共乘总体验度。(2)提出了一种基于位置预测的潜在目的地推荐方法,该方法基于V-PPM位置预测算法学习用户历史POI轨迹,通过预测紧邻访问位置点的POI类型并结合社交相似群体访问偏好,为用户推荐具有时效性的潜在目的地。实验表明该方法在一定接受率的条件下可显著增加共乘匹配率。(3)提出了一种带有社交属性的多目标共乘群体匹配优化方法。该方法融合社交相似群体发现和潜在目的地推荐的结果,利用时空约束和体验约束发现候选共乘群体,通过构建带有社交属性的多目标函数,并基于SA优化算法生成最优共乘群体。实验表明该方法提高了共乘出行的总体验度和共乘匹配率,并使得共乘群体匹配的最终结果达到最优。
Abstract
gong cheng chu hang de fang shi ji da de fang bian le ren men de sheng huo ,er ji yu wei zhi de she jiao wang lao de pu ji ye wei gong cheng chu hang de fa zhan zhu ru le xin de li nian 。LBSNzhong feng fu de she jiao zi yuan ke yi wei gong cheng chu hang di gong duo yuan de shu ju zhi chi ,cong er bang zhu yong hu pi pei dao ling ji man yi de gong cheng huo ban ,yi ci di gao gong cheng qun ti de chu hang zhi liang bing jian jie di gao gong cheng xi yin li 。dan shi ,you yu dai you she jiao xu qiu de gong cheng qun ti pi pei xu yao yin ru ti yan yao shu tiao jian ,yin ci zao cheng gong cheng pi pei lv xia jiang ,bing ju zai gong cheng qun ti fa xian zhong xu yao zeng ge kao lv gong cheng zong ti yan du he pi pei lv ,er xian you de fang fa nan yi shi xian dai you she jiao xu qiu de gong cheng qun ti de zui you pi pei 。ji yu ci ,ben wen yi di gao gong cheng zong ti yan du he gong cheng pi pei lv bing da dao gong cheng qun ti pi pei zui you wei mu biao ,cong yi xia san ge fang mian zhan kai yan jiu :(1)di chu le yi chong ji yu xing qu he gui ji de she jiao xiang shi qun ti fa xian fang fa ,gai fang fa rong ge yong hu she jiao xing qu he gui ji xin xi ,tong guo gou jian she jiao yi gou xin xi wang lao biao zheng yong hu duo yuan te zheng ,cong er ji suan yong hu zhi jian de she jiao xiang shi du bing fa xian xiang shi qun ti 。shi yan biao ming gai fang fa de zhun que xing jiao gao ,bing you xiao di gao le mu de de tui jian de zhun que lv he gong cheng zong ti yan du 。(2)di chu le yi chong ji yu wei zhi yu ce de qian zai mu de de tui jian fang fa ,gai fang fa ji yu V-PPMwei zhi yu ce suan fa xue xi yong hu li shi POIgui ji ,tong guo yu ce jin lin fang wen wei zhi dian de POIlei xing bing jie ge she jiao xiang shi qun ti fang wen pian hao ,wei yong hu tui jian ju you shi xiao xing de qian zai mu de de 。shi yan biao ming gai fang fa zai yi ding jie shou lv de tiao jian xia ke xian zhe zeng jia gong cheng pi pei lv 。(3)di chu le yi chong dai you she jiao shu xing de duo mu biao gong cheng qun ti pi pei you hua fang fa 。gai fang fa rong ge she jiao xiang shi qun ti fa xian he qian zai mu de de tui jian de jie guo ,li yong shi kong yao shu he ti yan yao shu fa xian hou shua gong cheng qun ti ,tong guo gou jian dai you she jiao shu xing de duo mu biao han shu ,bing ji yu SAyou hua suan fa sheng cheng zui you gong cheng qun ti 。shi yan biao ming gai fang fa di gao le gong cheng chu hang de zong ti yan du he gong cheng pi pei lv ,bing shi de gong cheng qun ti pi pei de zui zhong jie guo da dao zui you 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自长安大学的蔡丹丹，发表于刊物长安大学2019-11-04论文，是一篇关于社交共乘论文,体验度论文,群体匹配论文,多目标优化论文,长安大学2019-11-04论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自长安大学2019-11-04论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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