摘要
一种出租车载客个性化推荐方法,包括以下步骤:S1、基于大数据生成多目标出租车载客热点区域;S2、构建出租车出行知识图谱;S3、基于知识图谱和兴趣捕捉推荐算法推荐出租车个性化巡游路径。本发明提出一种出租车载客个性化推荐方法,包括基于大数据的多目标出租车载客热点生成、出租车出行知识图谱构建、基于知识图谱和兴趣捕捉推荐算法的个性化推荐,利用知识图谱为推荐系统提供更丰富的上下文信息和语义关联信息,并将各种信息进行语义化链接,从而提高推荐的准确性和可解释性,引入兴趣模块,使得推荐系统能够更好地理解司机的需求和兴趣,考虑出租车司机对不同属性的细粒度兴趣,根据其需求偏好为其推荐更准确的个性化巡游路径。
技术关键词
个性化推荐方法
司机
兴趣
动态交通数据
热点属性
推荐算法
知识图谱构建
乘客平均等待时间
网格
关系建模
推荐系统
出租车管理
车辆轨迹数据
动态调整机制
大数据
人工智能算法
系统为您推荐了相关专利信息
商品个性化推荐方法
生成个性化推荐
场景
多层神经网络模型
预测用户对商品
高斯混合隐马尔可夫模型
状态预警方法
连续隐马尔可夫模型
高斯混合模型
车头
书籍推荐方法
文章
兴趣
计算机程序指令
书籍推荐系统