基于出租车GPS轨迹的智能推荐系统

摘要

目前，城市中的出租车司机由于盲目的四处寻找乘客而造成了出租车资源的严重浪费，增加了燃油的消耗，即加重了环境污染，又降低了出租车司机的收入。而同时又有大量的乘客因为要到处寻找出租车而给自己的出行造成了不便。这种情况的发生主要是因为出租车司机和乘客的行为是盲目的，缺乏统一的指导，从而给出租车司机和乘客均带来了很大的困扰。
　　如今因为监管和安全应用的需求，城市中的出租车都安装了GPS定位装置，而由此产生了大量的出租车GPS轨迹数据信息，通过对出租车GPS轨迹数据的分析，研究其应用成为一个热点。
　　在此背景下，本文通过对西安市出租车历史轨迹数据挖掘和分析，建立了以提高打车响应概率和最优路径推荐为目的的打车推荐系统，设计并开发了网页客户端交互软件，并进行了软件功能及性能方面的测试。论文具体完成的工作如下：
　　（1）本文设计了一种基于网格的乘客行为聚类算法，通过对分时段固定区域内乘客上下车情况分析，提取出了最容易搭载到乘客/乘客乘车的地点数据，并以此作为依据向出租车司机/乘客推荐行驶路径。
　　（2）根据出租车GPS轨迹数据，分析和提取出租车司机经验路径，建立了以出租车历史GPS轨迹数据和当前轨迹数据结合的打车地点以及当前最优路径推荐算法。
　　（3）使用Oracle数据库和MATLAB软件对出租车GPS轨迹数据进行运算和处理；以新浪云为后台，百度地图API为接口，设计开发了客户端软件，方便用户登录网页查看推荐的热点和路径。

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第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外的发展现状

1.3 论文主要研究内容和章节安排

第二章 智能推荐系统设计的总体方案

2.1 需求分析

2.2 智能推荐系统的功能框架结构

2.3 智能推荐系统总体结构

2.4 智能推送系统子系统结构

2.5 本章小节

第三章 智能推荐系统的模型建立与算法研究

3.1 GPS数据预处理

3.2 聚类算法对比

3.3 GPS数据聚类及衡量推荐区域因素

3.4 系统推荐模型

3.5 路径推荐算法

3.6 本章小节

第四章 数据处理及实现

4.1 处理工具简介

4.2 数据预处理

4.3 搭载乘客地点提取

4.4 出租车数据分布

4.5 路径推荐部分数据处理

4.6 百度地图使用

4.7 本章小结

第五章 智能推荐系统客户端软件设计以及实现

5.1 智能推荐系统客户端软件总体结构

5.2 工具简介

5.3 css样式

5.4 界面设计

5.5 单机版实现

5.6 网页版实现

5.7 智能系统的成果展示

5.8 本章小结

第六章 软件测试方案及测试结果

6.1 测试环境

6.2 测试策略

6.3 本章小结

第七章 总结与展望

7.1 总结

7.2 展望

参考文献

致谢