一种层次化的出租车载客推荐方法及系统

本发明公开了一种层次化的出租车载客推荐方法及系统，本发明包括划分网格区域，并将出租车的历史载客点和POI映射到网格区域中，从网格区域中提取时空特征向量X并构建时空上下文矩阵；将时空上下文矩阵输入到极深因子分解机模型xDeepFM中进行训练得到司机‑时间段‑网格区域载客概率数据，再结合司机当前的时空信息，获取司机载客概率最高且较近的推荐网格区域；对推荐网格区域内的历史载客点进行时空分析，获取代表乘客聚集地的推荐候选载客点。本发明能够将司机载客概率最高且较近的推荐网格区域、代表乘客聚集地的推荐候选载客点，能够得到更精准的推荐位置，提高载客推荐的性能，有利于提高司机载客效率及出租车司机收入。

《一种层次化的出租车载客推荐方法及系统》是一发明专利，专利号为 2021111010524，当前法律状态为已下证，由湖南科技大学提出申请，发明人为刘毅志;刘宇轩;王雪松;廖祝华;赵肄江，申请日期为2021-09-18，公开（公告）日期为2024-06-14，国际专利分类号（IPC）为 G06F 16/9537 (2019.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：网约车平台、出租车调度、载客推荐、打车软件、智慧交通、智能出行、打车数据分析、城市交通管理。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种层次化的出租车载客推荐方法及系统，本发明包括划分网格区域，并将出租车的历史载客点和POI映射到网格区域中，从网格区域中提取时空特征向量X并构建时空上下文矩阵；将时空上下文矩阵输入到极深因子分解机模型xDeepFM中进行训练得到司机‑时间段‑网格区域载客概率数据，再结合司机当前的时空信息，获取司机载客概率最高且较近的推荐网格区域；对推荐网格区域内的历史载客点进行时空分析，获取代表乘客聚集地的推荐候选载客点。本发明能够将司机载客概率最高且较近的推荐网格区域、代表乘客聚集地的推荐候选载客点，能够得到更精准的推荐位置，提高载客推荐的性能，有利于提高司机载客效率及出租车司机收入。

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