摘要
本发明公开了一种面向个性化需求的整车匹配推荐方法及系统,涉及物流运营管理领域。包括以下步骤:利用层次分析算法确定匹配效果指标的权重,基于加权内容的多属性相似度推荐算法计算货物与候选车辆的相似度;根据历史数据建立评分矩阵,矩阵中每个元素表示货主对车辆评分,通过奇异值分解和随机梯度下降算法对评分矩阵进行计算,获得预测评分;对于每个货物,通过预测评分矩阵来获取预测评分最高的车辆,选择预测评分排名前M的车辆作为推荐列表。本发明不仅可以提高货物匹配的准确率,还能帮助新司机快速获得第一批货主评价,从而加速其融入平台的进程。
技术关键词
匹配推荐方法
随机梯度下降
层次分析算法
矩阵
车辆
整车
推荐算法
物品特征
正则化参数
匹配推荐系统
损失函数优化
指标
梯度下降法
列表
误差
元素
表达式
模块
司机