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公开(公告)号：CN110009455A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910262393.6
申请日：2019-04-02
Applicant: 长安大学
Abstract: 一种基于网络表示学习的共乘匹配方法，根据乘客的起点和终点与司机原始路径的关系，将共乘分为两类：第一类是端点共乘，另一类是沿途共乘，乘客需要从起点步行至上车点，然后达成共乘，再由下车点步行至目的地，共乘路径轨迹是乘客轨迹的一部分；构建异质共乘网络，使用网络表示学习模型对异质共乘网络进行表示学习，得到用户节点的低维向量表示；计算司机与乘客节点的余弦相似度，并将计算得到的余弦相似值由大到小排序，返回与司机相似度数值最高的前k个乘客，作为可以共乘的乘客，达成共乘。本发明提出的共乘推荐方法比传统的仅使用距离推荐的方法更加可靠，语义理解性直观，能够准确发现潜在的共乘用户，为其提供更为快捷方便的服务。
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公开(公告)号：CN110009455B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN201910262393.6
申请日：2019-04-02
Applicant: 长安大学
Abstract: 一种基于网络表示学习的共乘匹配方法，根据乘客的起点和终点与司机原始路径的关系，将共乘分为两类：第一类是端点共乘，另一类是沿途共乘，乘客需要从起点步行至上车点，然后达成共乘，再由下车点步行至目的地，共乘路径轨迹是乘客轨迹的一部分；构建异质共乘网络，使用网络表示学习模型对异质共乘网络进行表示学习，得到用户节点的低维向量表示；计算司机与乘客节点的余弦相似度，并将计算得到的余弦相似值由大到小排序，返回与司机相似度数值最高的前k个乘客，作为可以共乘的乘客，达成共乘。本发明提出的共乘推荐方法比传统的仅使用距离推荐的方法更加可靠，语义理解性直观，能够准确发现潜在的共乘用户，为其提供更为快捷方便的服务。
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