论文部分内容阅读
针对当前网约车服务质量提升需求,本文研究的重点是如何更好的发挥网约车在城市交通的作用和效果。对此,本文以陕西西安某网约车公司的GPS数据作为研究基础,采用K均值聚类的方法完成对居民用户出行的时空特征分析,然后采用等待时间推荐模型完成对某区域内空网约车的推荐。最后,通过试验对上述的方案进行验证,结果表明在研究区域内,西安市民工作日出行的密度明显高于非工作日的出行密度,同时通过本文构建的乘客推荐算法,乘客平均等待的时间要明显低于传统的推荐算法。由此说明通过时空挖掘可很好的统计居民出行规律,同时通过推荐算法可大