检索结果-内蒙古大学图书馆

浙江大学学报（工学版） 2024年第6期58卷 1233-1242页

作者：王琴路庆昌李建宇王张鑫张图长安大学电子与控制工程学院陕西西安710064

当前研究忽略出租车接载下一个乘客获得的收益,并且会为出租车推荐具有较低接客概率的路线.针对以上问题,基于移动顺序推荐对出租车路线推荐问题进行建模,提出考虑出租车下一个乘客收益的出租车收益路线推荐(PMSR)的改进模型.考虑到上... 详细信息

当前研究忽略出租车接载下一个乘客获得的收益,并且会为出租车推荐具有较低接客概率的路线.针对以上问题,基于移动顺序推荐对出租车路线推荐问题进行建模,提出考虑出租车下一个乘客收益的出租车收益路线推荐(PMSR)的改进模型.考虑到上客点的需求大小对出租车在上客点成功接载乘客的可能性的影响,提出考虑需求的出租车收益路线推荐(PMSR-D)的改进模型.基于上海市出租车GPS轨迹数据,采用带噪声的基于密度的空间聚类(DBSCAN)算法、模拟退火算法和贪心算法对PMSR和PMSR-D模型进行验证.结果表明,PMSR模型推荐路线的上客点的最低预期票价较高,其接客概率与潜在巡航距离(PTD)、基于时空矩阵的路线推荐(RTS)模型相比在7:00—10:00和13:00—16:00分别平均增加了148.2%、253.0%和88.1%、48.0%,表明PMSR模型能够为出租车推荐预期票价较高且接客概率更大的路线,优于PTD和RTS模型.与PMSR模型相比,PMSR-D模型在7:00—10:00和13:00—16:00分别增加了125和20个潜在的乘客需求,验证了PMSR-D模型的有效性.

关键词：出租车移动顺序推荐路线推荐轨迹数据模拟退火算法

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基于候客点规划的空闲出租车路线推荐算法

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计算机工程 2022年第2期48卷 297-305页

作者：陈冬梅卜霄菲黄河杜扬高国举孙玉娥苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 沈阳师范大学软件学院沈阳110034 苏州大学轨道交通学院江苏苏州215137

为空闲出租车司机推荐有效的闲逛路线在提高出租车司机工作效率、减少乘客等待时间以及缓解交通压力方面具有重要作用。现有的研究工作主要集中于为空闲司机推荐完整的驾驶路线,没有考虑到真实路网环境下某些路段的可等待因素,使得推荐... 详细信息

为空闲出租车司机推荐有效的闲逛路线在提高出租车司机工作效率、减少乘客等待时间以及缓解交通压力方面具有重要作用。现有的研究工作主要集中于为空闲司机推荐完整的驾驶路线,没有考虑到真实路网环境下某些路段的可等待因素,使得推荐的路线因载客概率较低、行驶距离较长而花费成本较高。提出一种基于候客点规划的路线推荐算法,对出租车轨迹数据进行处理,并设计路径匹配算法将每个轨迹点与真实路段一一匹配。通过统计每个路段历史接载信息,并利用一种改进的多层感知机建立可预测时序接载概率的模型,结合路段的可等待因素设计一种最小花费成本的路线推荐算法。在真实数据集上的实验结果表明,与MNP、InExperence、Random算法相比,所提算法花费成本、巡航时间以及巡航路程均明显减少。

关键词：空闲出租车接载概率最小成本路线推荐多层感知机

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出租车空载率影响因素分析及路线推荐研究

出租车空载率影响因素分析及路线推荐研究

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作者：王琴长安大学

学位级别：硕士

出租车是城市公共交通的重要组成部分,为出行者提供便捷、舒适、通达的交通服务。然而,由于出租车供给和乘客需求在时间和空间上的不平衡,许多城市有大量的出租车在城市道路上巡航,增加了出租车的空载率,加剧了道路通行压力和环境污染... 详细信息

出租车是城市公共交通的重要组成部分,为出行者提供便捷、舒适、通达的交通服务。然而,由于出租车供给和乘客需求在时间和空间上的不平衡,许多城市有大量的出租车在城市道路上巡航,增加了出租车的空载率,加剧了道路通行压力和环境污染。因此有必要探究出租车的载客特征,包括上车乘客量、下车乘客量及其空载率的时空特性,分析出租车空载率的影响因素,为空载出租车推荐路线。然而,当前研究主要从单一空间尺度上分析单一出租车载客特征的时空特性,在出租车空载率影响因素分析的研究中以定性分析为主,且忽略了预期票价及上客点需求大小对出租车司机收入及其成功接载乘客的可能性的影响。基于上述研究不足,本文研究内容如下。首先,对本文所使用的数据进行了描述和分析,并对出租车运行重要参数进行了估计和可视化讨论。其次,从小时、每日两个时间尺度和行政区、人口普查区、网格三个空间尺度上分析出租车上车乘客量、下车乘客量及出租车空载率的时空分布特征及其在工作日和非工作日的异同。然后,基于上海市出租车全球导航卫星系统(GNSS)轨迹数据、兴趣点(POI)数据和人口普查数据,对出租车空载率及其影响因素进行统计和分析,并采用地理加权回归(GWR)模型探究出租车司机行为因素和外部环境因素对出租车空载率的影响。最后,通过改进移动顺序推荐(MSR)问题提出考虑下一个乘客收益的出租车收益路线推荐(PMSR)模型及考虑需求的出租车收益路线推荐(PMSR-D)模型,并基于上海市出租车GNSS轨迹数据采用带噪声的基于密度的空间聚类(DBSCAN)算法、模拟退火算法(SA)和贪心算法(GA)对上述模型进行了验证。主要研究贡献包括以下三个方面:第一,从多时间和空间尺度上分析了出租车载客特征的时空分布特征;第二,探究了出租车司机行为因素和外部环境因素对出租车空载率的影响;第三,考虑出租车接载下一个乘客获得的预期收入及上客点的需求对出租车移动顺序推荐问题进行改进并验证。研究结果表明:第一,出租车上车乘客量和下车乘客量在工作日均存在三个较为明显的高峰,非工作日不存在明显的波峰和波谷,在人口普查区尺度上主要聚集在外环以内,在网格尺度上主要聚集在内环以内,浦东新区的上车乘客量和下车乘客量最高。上海市出租车工作日和非工作日的平均空载率分别为55.6%和59.0%,整体上呈现向市中心聚集的特征。第二,预期票价、搜索时间、接送速度、等待策略、巡航策略和住宅密度对出租车空载率的影响较大。出租车司机行为因素对出租车空载率的影响时空差异显著,具体表现为预期票价在工作日主要与出租车空载率呈正相关,而在非工作日主要呈负相关;等待策略和搜索时间在工作日和非工作日呈相反的空间影响关系。外部环境因素在大部分区域能够显著减少出租车空驶的时间。第三,PMSR模型推荐路线的上客点的最低预期票价较高,其接客概率与PTD和RTS模型相比在7:00-10:00和13:00-16:00分别平均增加了148.2%、253.0%和88.1%、48.0%,表明PMSR模型能够为出租车推荐预期票价较高且接客概率更大的路线,优于PTD和RTS模型。PMSRD模型与PMSR模型相比在7:00-10:00和13:00-16:00分别增加了125和20个潜在的乘客需求,表明PMSR-D模型能够为空载出租车推荐需求更高的路线。

关键词：出租车载客特征司机行为环境因素时空关系路线推荐

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基于偏好数据的旅游景点路线推荐方法

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信息技术 2023年第11期47卷 148-152,157页

作者：刘娜陕西工业职业技术学院财经与旅游学院陕西咸阳712000

为提升游客出游体验,以用户偏好数据为参考依据,提出一种基于偏好数据的旅游景点路线推荐方法。利用余弦相似度算法整合信息结果,得到游客偏好数据;基于马尔科夫模型与景点综合属性值,利用一阶马尔可夫模型,解得偏好特色景点的连续性概... 详细信息

为提升游客出游体验,以用户偏好数据为参考依据,提出一种基于偏好数据的旅游景点路线推荐方法。利用余弦相似度算法整合信息结果,得到游客偏好数据;基于马尔科夫模型与景点综合属性值,利用一阶马尔可夫模型,解得偏好特色景点的连续性概率,建立访问路线集合;采用贪心算法求解出各访问路线的推荐值,结合时间与预算约束条件,经多样性评估,得到最优的访问路线。经试验验证,所提方法运行速度较快,推荐路线能明显提升游玩体验,更易被游客接受与采纳。

关键词：偏好数据旅游行业路线推荐贪心算法马尔可夫模型

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基于时空数据的路口流量预测与出租车路线推荐算法研究

基于时空数据的路口流量预测与出租车路线推荐算法研究

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作者：何沁玮西南科技大学

学位级别：硕士

交通拥堵是影响居民出行、降低出租车收益、限制城市发展的世界性难题。如何挖掘交通时空数据潜在价值和变化规律,为寻客路线推荐、拥堵预防和交通管理等方面提供可靠的参考数据,提高空载出租车寻客概率和收益,是建设智慧城市中一项重... 详细信息

交通拥堵是影响居民出行、降低出租车收益、限制城市发展的世界性难题。如何挖掘交通时空数据潜在价值和变化规律,为寻客路线推荐、拥堵预防和交通管理等方面提供可靠的参考数据,提高空载出租车寻客概率和收益,是建设智慧城市中一项重要性高且挑战性大的任务。基于上述背景,本文基于统计学指标、神经网络算法、空间搜索算法等方法提出了城市路网路口流量预测模型、空载出租车寻客路线推荐模型,并使用可视分析技术和智能交互技术实现了可视分析系统,以更好地挖掘城市路口流量时空特征,准确预测城市路网路口流量,推荐空载出租车寻客路线,辅助研究人员理解和决策拥堵状况、路线选择、交通管理等。本文主要工作包括:1)本文基于出租车轨迹数据提取城市路网路口流量数据,并引入Pearson相关系数降低空间相邻但时序变化相似的路口时间相似性影响以改进Prophet时序算法,结合图卷积神经网络构建路口流量预测模型,实现路口流量时空特征的准确捕捉和预测,为城市交通管理和拥堵预防提供一定的参考信息。2)路线沿途上客概率是出租车驾驶员选择寻客路线的考虑因素之一,而在空载出租车路线推荐研究中忽略了该因素。本文定义路线沿途上客概率、最短耗时、交通拥堵程度、热门区域上客概率为出租车寻客路线推荐指标和其计算方式,基于四个推荐指标计算路线推荐系数,构建出租车寻客路线推荐模型。3)本文设计并实现了路口流量及路线推荐可视分析系统,通过交互实现多种可视化视图的联合和协同可视分析,利用交互和多视图对路口位置、路口流量、推荐路线等具有时间特征或空间特征的数据进行筛选、对比和可视呈现,从而辅助使用者挖掘出时空数据的内在联系和潜在信息,做出路线选择、车辆疏导、交通管理等决策。

关键词：路口流量预测路线推荐城市路网出租车轨迹数据

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基于改进混合蛙跳算法的个性化旅游路线推荐

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南京信息工程大学学报（自然科学版） 2021年第4期13卷 467-476页

作者：申晓宁王森林吴俊潮仇友辉张磊李常峰王玉芳南京信息工程大学自动化学院/大气环境与装备技术协同创新中心/江苏省大数据分析技术重点实验室南京210044

大众在旅游途中期望获得开销低、行程方便、舒适度高的旅游体验,同时还具有历史人文、自然景观、美食购物等不同游览需求.因此,本文提出了一种基于改进混合蛙跳算法的个性化旅游路线推荐方法.首先建立个性化旅游路线推荐问题的优化模型... 详细信息

大众在旅游途中期望获得开销低、行程方便、舒适度高的旅游体验,同时还具有历史人文、自然景观、美食购物等不同游览需求.因此,本文提出了一种基于改进混合蛙跳算法的个性化旅游路线推荐方法.首先建立个性化旅游路线推荐问题的优化模型,并针对该模型的特点,设计改进混合蛙跳算法.通过调整可控精度,增加筛选准则和及时处理异常解等策略增强群体的多样性,降低遗漏最优解的风险,强化局部搜索能力,并提高算法的求解精度.以南京三日游个性化旅游路线推荐问题作为实例,收集南京市内知名景点的门票价格、开放时间、不同出行方式所需的时间和花费情况以及食宿费用等相关数据,基于改进混合蛙跳算法进行求解.实验结果表明,与改进前的方法相比,所提改进方法能够获取更优的路径解,推荐的路线能够更好地满足用户的个性需求.

关键词：个性化旅游路线推荐混合蛙跳算法筛选准则可控精度

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基于隐马尔科夫模型的潜在个性化路线推荐

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浙江大学学报（工学版） 2020年第9期54卷 1736-1745页

作者：潘晓杨云丹尧鑫吴雷王书海石家庄铁道大学经济管理学院河北石家庄050043

现有路线大多基于历史轨迹的相似性进行推荐,容易忽略潜在新路线.为解决这一问题,利用隐马尔科夫模型对个性化的潜在路线推荐问题进行建模,提出一种可发现隐藏路线的推荐算法(HMMPath);根据用户指定的类别关键字序列生成访问点序列,结... 详细信息

现有路线大多基于历史轨迹的相似性进行推荐,容易忽略潜在新路线.为解决这一问题,利用隐马尔科夫模型对个性化的潜在路线推荐问题进行建模,提出一种可发现隐藏路线的推荐算法(HMMPath);根据用户指定的类别关键字序列生成访问点序列,结合路线长度、个性化路线分数以及访问点序列的可能性,为用户推荐满足个性化需求的路线;在真实签到数据集上通过改变数据集大小、查询类别关键字数量、查询类别关键字类型和推荐路线数量等参数验证所提算法的准确率和运行效率。结果表明,所提方法在包含4个以下短查询类别序列上的推荐准确率在70%以上,表现出了较好的推荐准确度.

关键词：隐马尔科夫模型路线推荐轨迹大数据个性化推荐隐藏路线

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基于历史轨迹挖掘的个性化长距离行车省油路线推荐方法研究与实现

基于历史轨迹挖掘的个性化长距离行车省油路线推荐方法研究与实现

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作者：王湛山东大学

学位级别：硕士

随着人们出行需求的增加,作为不可再生能源的燃油的消耗量也正急剧增加。对于驾驶员而言,出行路径的选择不同,燃油消耗量也会有较大的差别。一般来说,乘用车驾驶员出于节省时间的目的,会依据导航推荐的最短或最快路线行车,但是对于商用... 详细信息

随着人们出行需求的增加,作为不可再生能源的燃油的消耗量也正急剧增加。对于驾驶员而言,出行路径的选择不同,燃油消耗量也会有较大的差别。一般来说,乘用车驾驶员出于节省时间的目的,会依据导航推荐的最短或最快路线行车,但是对于商用车驾驶员来说,需要跨省域长距离行驶,会更关心省油路线以降低成本。另一方面,随着商用车联网大数据的发展,交通传感器和支持GPS技术设备的普及,大量的行车轨迹也给研究省油路线推荐问题提供了数据支持。因此,基于历史轨迹挖掘的长距离行车省油路线推荐成为了一个热点研究问题。现有的省油路线推荐方法大多是在轨迹序列数据中,基于车辆行车速度等基本特征,使用物理公式、传统机器学习或深度学习的方法来预测油耗,然后使用路径规划算法来推荐城市内的省油路线,这有两个主要的局限性:首先,现有的大多数研究都集中在短距离路线推荐上,由于路网结构的差异和适用特征的不同,直接将为短距离出行设计的路线推荐方法应用于城市间长距离出行场景上,效果不佳。其次,驾驶员的驾驶行为偏好特征,如加速踏板位置、离合器使用频率等,对油耗的影响尚未得到充分的研究和利用。因此,本文针对基于历史轨迹挖掘的个性化长距离行车省油路线推荐问题展开了研究。针对此研究有以下三个挑战:第一,在历史轨迹数据中挖掘和量化驾驶行为偏好具有挑战性。由于并非驾驶员行车中的所有特征都会反映驾驶员行为偏好对油耗的影响,因此需要识别相关个性化特征并量化它们对油耗的影响。第二,在历史轨迹中提取长距离行车新特征并研究它们对油耗的影响具有挑战性。由于用于短距离行车油耗预测的特征并不能很好地应用于长距离行车场景,因此需要发现和提取新的长距离行车油耗特征。第三,有效地从长序列数据中进行特征学习并设计一个准确预测油耗的模型具有挑战性。以往的研究基本上都是使用RNN或CNN等深度学习方法进行油耗预测,但是由于RNN和CNN都存在长期依赖问题,因此需要一个能够更好地捕捉长序列特征的油耗预测模型。为了解决上述挑战,本文提出了一个新颖的个性化长距离行车省油路线推荐模型——PLd-FeRR(Personalized Long-distance Fuel-efficient Route Recommendation)。PLd-FeRR主要包含三个模块:第一个模块是特征提取和量化模块。该模块在历史轨迹数据中提取了加速踏板位置、刹车离合使用次数等偏好特征,将它们建模为驾驶员的个性化特征向量,并使用多元线性回归对剩余特征与长距离行车油耗进行相关性分析,选择权重大的因素作为长距离行车油耗特征。第二个模块是深度学习预测模型建模模块。该模块将驾驶员的个性化特征与长距离行车油耗特征结合,输入到基于改进Transformer的油耗预测模型中,解决了原Transformer模型中位置编码不充分和捕捉局部信息能力不足的问题。与CNN和RNN相比,改进的Transformer可以更好地捕捉长序列特征,更精准地进行了油耗预测。第三个模块是省油路线推荐模块。该模块使用油耗预测模型与改进的遗传算法相结合进行省油路线推荐,通过改进遗传算法的适应度函数、单点交叉操作和高强度多基因变异操作,进一步提高了推荐省油路线的精准度。本文的主要工作和贡献概括如下:1、提取和量化了个性化长距离行车油耗特征。PLd-FeRR模型针对长途驾驶员的驾驶行为,从多个角度识别、提取和量化了个性化长距离行车油耗特征,合理地表示了驾驶员的驾驶行为对油耗的影响,准确地挖掘了长距离行车中影响油耗的特征。2、提出了基于Transformer和遗传算法的油耗预测及路线规划方法。PLd-FeRR模型基于改进的Transformer来预测油耗,解决了原Transformer模型中位置编码不充分和捕捉局部信息能力不足的问题,准确地预测了各路段的油耗。模型基于改进的遗传算法进行省油路线规划,通过改进遗传算法的适应度函数、单点交叉操作和高强度多基因变异操作,为用户提供了适合他自身的高质量省油路线。3、基于商用车制造企业真实数据集进行了大量的实验,验证了 PLd-FeRR模型的有效性。实验结果显示,PLd-FeRR模型在预测精度和省油指标上均优于基线模型。设置了消融实验和两个真实的案例研究,进一步证实了模型的有效性。最后将此模型集成部署在商用车制造企业车联网大数据分析平台,进行了系统实现和应用验证。

关键词：路线推荐时空数据轨迹数据挖掘 Transformer 遗传算法

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基于离线关键站点和路径阻抗的地铁路线推荐方法

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数据挖掘 2022年第3期12卷 246-258页

作者：戴政君宋莹北京信息科技大学数字文化重点实验室北京计算机体系结构国家重点实验室中国科学院计算技术研究所北京

目前主流的路线推荐方法先通过寻径算法在满足各种约数条件下寻找K条可行路线,然后根据乘客的出行偏好从K条可行路线中选择一条路线推荐给乘客。然而,由于寻径算法的约束条件只能通过实时计算得到K条可行路线,当同时进行大量乘客的路线... 详细信息

目前主流的路线推荐方法先通过寻径算法在满足各种约数条件下寻找K条可行路线,然后根据乘客的出行偏好从K条可行路线中选择一条路线推荐给乘客。然而,由于寻径算法的约束条件只能通过实时计算得到K条可行路线,当同时进行大量乘客的路线推荐时,由于无法快速获得推荐路线从而影响乘客的用户体验。因此本文提出基于离线关键站点的K最短时间算法,通过构造关键站点图和哈希表离线辅助查找K条最短路径,从而降低算法的时间复杂度。此外,通过分析发现,乘客对出行的负面感受与地铁换乘次数及拥挤度间并不是简单的线性关系,随着换乘次数和拥挤度的增加,乘客对出行的满意度会迅速衰减,所以,目前通过最大最小值方法计算出的乘客偏好路线并不一定是最佳路线。因此,本文设计了基于路径阻抗的地铁路线推荐方法,其中路径阻抗由不同权重的地铁时间成本和拥挤成本组成,通过计算K条最短时间路径的路径阻抗,从中选出符合乘客偏好的出行线路推荐给乘客。通过理论分析,随着查询次数的增多,本文提出的基于离线关键站点的K最短时间算法时间复杂度要远小于其他约数条件下的寻径算法。最后通过具体的实验示例验证本方法完全可以满足不同乘客的路线推荐需求。

关键词：地铁刷卡数据寻径算法路线推荐

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基于兴趣点的机场航站楼旅客活动路线推荐研究

基于兴趣点的机场航站楼旅客活动路线推荐研究

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作者：侯慧停中国民航大学

学位级别：硕士

随着机场多元化的迅速发展,航站楼商业呈现多元化发展趋势,从单一商业消费向旅行体验、文化娱乐多元转变,更加注重旅客的乘机体验感。旅客在机场中也具有多种需求,出行需求、就餐、购物、办公等需求,希望拥有个性化、定制化、专业化的... 详细信息

随着机场多元化的迅速发展,航站楼商业呈现多元化发展趋势,从单一商业消费向旅行体验、文化娱乐多元转变,更加注重旅客的乘机体验感。旅客在机场中也具有多种需求,出行需求、就餐、购物、办公等需求,希望拥有个性化、定制化、专业化的服务体验。根据旅客的兴趣偏好为其在航站楼内推荐一条合适的兴趣点游览路线,不仅可以使其享受机场的娱乐服务,满足个性化需求,还可以通过引导旅客消费来增加非航收入。论文的研究对象是机场航站楼旅客的活动路线,基于兴趣点对旅客进行细分,分析不同类别旅客的兴趣偏好特征,结合兴趣点信息、路线特征和服务设施距离构建机场航站楼旅客活动路线推荐模型,实现对天津机场航站楼旅客活动路线推荐的实际应用,并提出相应的机场航站楼路线推荐及兴趣点规划管理建议。论文的主要研究内容如下:(1)基于兴趣点的航站楼旅客兴趣偏好分析。运用凝聚型层次聚类法和K-means聚类方法对旅客样本进行聚类,得到了4种旅客类型,根据分类结果分析4类旅客的兴趣偏好特征。(2)机场航站楼旅客活动路线推荐模型的构建。从旅客角度出发对机场航站楼路线推荐影响因素分析,提出了兴趣点评价指数、路线评价指数和服务便捷指数3个路线推荐模型影响指标,结合起点和终点约束、POI集合、时间预算,共同构建基于兴趣点的机场航站楼旅客活动路线推荐模型,并提出旅客类别识别方法和多目标剪枝算法。(3)天津机场航站楼旅客活动路线推荐模型应用。根据天津机场兴趣点信息建立机场环境,结合天津机场旅客信息进行实际的路线推荐,实现对模型的实际应用。通过实验分析确定了模型中各变量的最优系数,新提出的MOPA算法比传统推荐算法的Fmeasure值平均提升26.44%。(4)机场航站楼路线推荐及兴趣点规划管理建议。基于本文对旅客兴趣点偏好分析情况以及航站楼路线推荐的研究结果,从旅客和机场两个角度,对机场航站楼旅客活动路线推荐优化和兴趣点规划优化提出管理建议。

关键词：兴趣点旅客偏好机场航站楼路线推荐兴趣点规划

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