本發(fā)明涉及出租車巡游路徑推薦方法，特別是一種基于軌跡數(shù)據(jù)的出租車巡游路徑推薦方法和系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
：：出租車是城市交通出行的重要方式。與其他交通工具不同，出租車并不遵循固定的路線，而是由司機自己來規(guī)劃巡游路線。司機傳統(tǒng)的做法是靠直覺和經(jīng)驗，要規(guī)劃一個收益最大化的路線十分困難。隨著基于位置的設(shè)施(locationbasedservice)的廣泛使用，出租車開始裝備定位裝置(如gps或者北斗導(dǎo)航)。這些定位裝置會以一定的頻率獲取出租車的當(dāng)前位置信息，形成軌跡數(shù)據(jù)。這些軌跡數(shù)據(jù)可服務(wù)于出租車的路徑推薦系統(tǒng)，使得出租車司機能提高收益，減少空載巡游。近年來市場上出現(xiàn)了滴滴打車、優(yōu)步等叫車軟件和服務(wù)平臺。當(dāng)有訂單的時候，出租車司機可以依據(jù)平臺導(dǎo)航去去接客；但是當(dāng)沒有呼叫訂單的時候，司機仍然無法從此類平臺獲取路徑推薦和巡游指導(dǎo)。目前的出租車路徑推薦方法，宏觀上可分為兩類：一類是推薦給出租車行駛方向，一類是推薦給出租車實際的行駛路線。第一類推薦方法可稱為“聚集點推薦”方法。通常抽取軌跡數(shù)據(jù)中的乘客信息，并聚類成很多有代表性的區(qū)域，然后把這些區(qū)域推薦給出租車司機。比如說，通過對一些高收入出租車的接客點進(jìn)行聚類，當(dāng)出租車請求一條推薦路線時，系統(tǒng)推薦給它一組接客點的序列作為行駛方向(詳見y.ge,h.xiong,a.tuzhilin,k.xiao,m.gruteser,andm.pazzani.anenergy-efficientmobilerecommendersystem.insigkdd,pages899–908.acm,2010.)。同時，通過對城市區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格化劃分，分析不同時段每個區(qū)域的潛在獲利可能性。當(dāng)出租車請求一條推薦路線時，把出租車所在子區(qū)域內(nèi)的最優(yōu)區(qū)域作為行車推薦路線(詳見powelljw,huangy,bastanif,etal.towardsreducingtaxicabcruisingtimeusingspatio-temporalprofitabilitymaps[c]internationalconferenceonadvancesinspatialandtemporaldatabases.springer-verlag,2011:242-260)。第二類推薦方法可稱為“路段推薦”方法，比第一類推薦更有實際意義。比如，可以通過分析每條路段的收入，以及出租車從每條路段上接到乘客后，在該乘客的下車位置接到下一個乘客的可能性來給每條路段打分，從而把分值最大的行駛路線推薦給出租車(詳見dongh,zhangx,dongy,etal.recommendaprofitablecruisingroutefortaxidrivers[c],ieee,internationalconferenceonintelligenttransportationsystems.ieee,2014:2003-2008.)。也有方法通過對乘客上下車地點以及每次行程長度的分析，得到一系列?？奎c。當(dāng)出租車請求一條推薦路線時，系統(tǒng)根據(jù)出租車所在位置，分析其附近的?？奎c以及去附近停靠點的路線，選擇一條預(yù)計等待時間最短，且下一段預(yù)計行程最長的路線作為推薦線路(詳見yuan,j.,zheng,y.,zhang,l.,xie,x.,sun,g.:wheretofindmynextpassenger.in:internationalconferenceonubiquitouscomputing.pp.109–118(2011))?，F(xiàn)有的出租車路徑推薦方法，無論是聚類點推薦方法還是路段推薦方法，主要是針對乘客進(jìn)行推薦，即優(yōu)先推薦乘客較多、平均行程較長的地點。然而，這些出租車路徑推薦方法并沒有考慮到來自其他出租車的競爭因素。比如，已有的推薦方法會推薦類似于火車站、機場等地點。這些地段雖然乘客較多，但出租車也很多，并不一定是最優(yōu)的推薦選擇。此外，已有出租車路徑推薦方法大部分是基于歷史軌跡數(shù)據(jù)，而沒有基于實時的軌跡數(shù)據(jù)，無法根據(jù)實時的交通變化做出響應(yīng)。技術(shù)實現(xiàn)要素：本發(fā)明的主要目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)中的上述缺陷，提出一種基于軌跡數(shù)據(jù)的出租車路徑推薦方法和系統(tǒng)。充分考慮到乘客與出租車之間的吸引和出租車之間的競爭關(guān)系，并考慮軌跡數(shù)據(jù)的實時性因素，從而很好的輔助出租車進(jìn)行巡游載客。本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：一種基于軌跡數(shù)據(jù)的出租車巡游路徑推薦方法，其特征在于，包括以下步驟：(1)初始化路網(wǎng)數(shù)據(jù)，進(jìn)行區(qū)域網(wǎng)格化劃分；(2)根據(jù)歷史軌跡數(shù)據(jù)，計算歷史交通電荷chistory；(3)根據(jù)實時軌跡數(shù)據(jù)，計算實時交通電荷crealtime并結(jié)合歷史交通電荷更新交通電荷cfinal；(4)當(dāng)出租車行駛到路口時，基于城市交通庫侖定律，根據(jù)步驟(3)的交通電荷cfinal計算出租車所受到的子區(qū)域的交通電場力，獲取當(dāng)前路口的各個路段信息，并將與該交通電場力方向的夾角最小的路段作為推薦路段；(5)在推薦路段行駛過程中，若出租車未接到乘客或乘客下車時，則進(jìn)入步驟(4)；若接到乘客，則暫停推薦。優(yōu)選的，在步驟(2)和步驟(3)中，根據(jù)區(qū)域元數(shù)據(jù)信息來計算各區(qū)域的歷史交通電荷chistory和實時交通電荷crealtime，該區(qū)域元數(shù)據(jù)包括出租車和乘客的密度、路網(wǎng)、車速；計算各交通電荷具體為：在ti時段，rj區(qū)域的元數(shù)據(jù)包括空載出租車密度所有出租車密度出租車平均車速局部乘客密度以及全局平均乘客密度該ti時段，rj區(qū)域的交通電荷的定義如下：其中，max_speed表示所有區(qū)域的平均行駛速度中的最大值，和介于[0，1]之間，將落在[1,2]的值域之中。優(yōu)選的，在步驟(3)中，交通電荷為cfinal，其計算公式如下：cfinal＝w×chistory+(1-w)×crealtime；其中，w∈(0,1)代表歷史交通電荷所占的權(quán)重，默認(rèn)值為0.5。優(yōu)選的，在步驟(4)中，出租車所受到的子區(qū)域的交通電場力為子區(qū)域內(nèi)除去出租車所在區(qū)域的其他區(qū)域的電場力的矢量之和，具體為：在時段ti，區(qū)域rk對區(qū)域rj內(nèi)的出租車產(chǎn)生的交通電場力f(ti,rj,rk)，下式定義：其中，k是用于調(diào)節(jié)結(jié)果的可配置的常數(shù)，默認(rèn)值為1；代表的是ti時段區(qū)域rk的交通電荷，代表的是區(qū)域rj和區(qū)域rk之間的距離，表示區(qū)域rj內(nèi)的出租車所受到的交通電場力的方向是由區(qū)域rj指向區(qū)域rk。優(yōu)選的，在步驟(4)中，所述的推薦路段計算公式如下其中：表示在集合中使f(x)的取值最小的x值；ii為出租車行駛到的路口，sj為滿足以ii為起始路口的路段，fd為出租車所受到的交通電場力的方向，表示路段sj的方向與fd的夾角。一種基于軌跡數(shù)據(jù)的出租車巡游路徑推薦系統(tǒng)，其特征在于，包括：車載終端，上傳gps位置信息至路段推薦服務(wù)器；路網(wǎng)數(shù)據(jù)庫，初始化路網(wǎng)數(shù)據(jù)，進(jìn)行區(qū)域網(wǎng)格劃分，并提供路段信息；數(shù)據(jù)庫服務(wù)器，設(shè)有歷史軌跡數(shù)據(jù)庫、實時軌跡數(shù)據(jù)庫和歷史交通電荷數(shù)據(jù)庫以分別存儲歷史軌跡數(shù)據(jù)、實時軌跡數(shù)據(jù)和交通電荷數(shù)據(jù)；電荷計算服務(wù)器，根據(jù)歷史軌跡數(shù)據(jù)庫和實時軌跡數(shù)據(jù)庫計算歷史交通電荷、實時交通電荷并更新交通電荷cfinal；路段推薦服務(wù)器，根據(jù)交通電荷cfinal計算出租車所受到的子區(qū)域的交通電場力，結(jié)合當(dāng)前路口的各個路段信息，將與該交通電場力方向的夾角最小的路段作為推薦路段發(fā)送至車載終端。由上述對本發(fā)明的描述可知，與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下有益效果：本發(fā)明的方法和系統(tǒng)借鑒物理學(xué)庫侖定律異性電荷相吸，同性電荷相斥的基本原理，基于城市交通庫侖定律的概念來描述城市環(huán)境下乘客和出租車之間的關(guān)系，充分考慮到乘客與出租車之間的吸引和出租車之間的競爭排斥關(guān)系，并提出了一種出租車巡游路徑的推薦方法和系統(tǒng)。本發(fā)明方法明確，效果顯著，可減少出租車的空駛巡游，提高出租車司機的收益，提高城市交通的效率。附圖說明圖1為本發(fā)明方法的流程圖；圖2為本發(fā)明系統(tǒng)的組成架構(gòu)圖；圖3為本發(fā)明路網(wǎng)結(jié)構(gòu)示意圖；圖4為本發(fā)明出租車路徑推薦示意圖；圖5為本發(fā)明實驗效果圖；圖6為本發(fā)明實驗效果圖。具體實施方式以下通過具體實施方式對本發(fā)明作進(jìn)一步的描述。一種基于軌跡數(shù)據(jù)的出租車巡游路線推薦方法，具體流程參見圖1，包括如下步驟：(1)初始化城市交通路網(wǎng)并對城市進(jìn)行區(qū)域網(wǎng)格化劃分。(2)根據(jù)歷史軌跡數(shù)據(jù)，統(tǒng)計不同時段下各個區(qū)域的元數(shù)據(jù)信息，計算歷史交通電荷；(3)根據(jù)實時軌跡數(shù)據(jù)，計算實時交通電荷，并結(jié)合歷史交通電荷更新交通電荷。(4)當(dāng)出租車行駛到路口時，獲取出租車的當(dāng)前位置信息和時間信息，結(jié)合計算好的交通電荷，根據(jù)城市交通庫侖定律計算出租車在當(dāng)前位置和當(dāng)前時段所受到的子區(qū)域的交通電場力的方向。將該方向分別與當(dāng)前路口的各個分岔路段的方向進(jìn)行比較，將方向夾角最小的路段作為推薦的路徑。(5)如果出租車在推薦路段行駛過程中未接到乘客，則出租車行駛到下一個路口時，回到步驟(4)重新獲取出租車的位置和時間信息，并根據(jù)“城市交通庫侖定律”進(jìn)行新的推薦；反之，如果出租車在推薦的路段行駛時接到乘客，則暫停路徑推薦。當(dāng)乘客下車時，回到步驟(4)開始新一輪的路徑推薦。本發(fā)明還提出一種基于軌跡數(shù)據(jù)的出租車巡游路徑推薦系統(tǒng)，包括：車載終端，上傳gps位置信息至路段推薦服務(wù)器。路網(wǎng)數(shù)據(jù)庫，初始化路網(wǎng)數(shù)據(jù)，進(jìn)行區(qū)域網(wǎng)格劃分，并提供路段信息。數(shù)據(jù)庫服務(wù)器，設(shè)有歷史軌跡數(shù)據(jù)庫、實時軌跡數(shù)據(jù)庫和歷史交通電荷數(shù)據(jù)庫以分別存儲歷史軌跡數(shù)據(jù)、實時軌跡數(shù)據(jù)和交通電荷數(shù)據(jù)。電荷計算服務(wù)器，根據(jù)歷史軌跡數(shù)據(jù)庫和實時軌跡數(shù)據(jù)庫計算歷史交通電荷、實時交通電荷并更新交通電荷cfinal。路段推薦服務(wù)器，根據(jù)交通電荷cfinal計算出租車所受到的子區(qū)域的交通電場力，結(jié)合當(dāng)前路口的各個路段信息，將與該交通電場力方向的夾角最小的路段作為推薦路段發(fā)送至車載終端。參照圖2，其中推薦服務(wù)器、電荷計算服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫服務(wù)器可部署在1臺或多臺主機上。架構(gòu)圖一共分為兩部分，一部分是推薦部分的架構(gòu)圖，由過程1-6表示；另一部分是數(shù)據(jù)庫更新部分的架構(gòu)圖，由過程a-c來表示。首先，車載終端向路段推薦服務(wù)器發(fā)送出租車的gps信息，路段推薦服務(wù)器接收到后訪問路網(wǎng)數(shù)據(jù)庫，進(jìn)行定位并獲取出租車所在路口的分岔路段信息；與此同時，電荷計算服務(wù)器從實時軌跡數(shù)據(jù)庫中取出實時軌跡，從歷史交通電荷數(shù)據(jù)庫中取出的計算好的歷史交通電荷，兩者結(jié)合計算最終的交通電荷，并把結(jié)果返回到路段推薦服務(wù)器。然后，路段推薦服務(wù)器根據(jù)城市交通庫侖定律計算當(dāng)前交通電場力的方向，并與出租車所在路口的分岔路段的方向進(jìn)行比較，選出最佳的路段。最后，把該路段推薦給出租車。在數(shù)據(jù)庫更新部分，車載終端設(shè)備把出租車的實時軌跡上傳到實時軌跡數(shù)據(jù)庫中，并定期的把實時軌跡轉(zhuǎn)儲到歷史軌跡數(shù)據(jù)庫；新加入的軌跡數(shù)據(jù)，將相應(yīng)的對歷史交通電荷數(shù)據(jù)庫進(jìn)行更新。本發(fā)明方法和系統(tǒng)實施的關(guān)鍵有5點：數(shù)據(jù)格式和初始化城市路網(wǎng)、區(qū)域網(wǎng)格化劃分與元數(shù)據(jù)統(tǒng)計、交通電荷的計算與實時更新、計算子區(qū)域的交通電場力、結(jié)合路網(wǎng)數(shù)據(jù)推薦巡游路段。下面介紹主要的實現(xiàn)細(xì)節(jié)1、數(shù)據(jù)格式和初始化城市路網(wǎng)所需要軌跡數(shù)據(jù)分為兩類，一類是定位數(shù)據(jù)，一類是運營數(shù)據(jù)。定位數(shù)據(jù)記錄出租車的定位及行駛信息，每輛出租車每隔1分鐘產(chǎn)生一條定位數(shù)據(jù)，定位數(shù)據(jù)的基本格式為：t(id,gpstime,longitude,latitude,speed,direction,occupied)其中id代表的是出租車的編號，gpstime是數(shù)據(jù)產(chǎn)生的時間戳，longitude是數(shù)據(jù)產(chǎn)生時出租車所在的經(jīng)度，latitude是數(shù)據(jù)產(chǎn)生時出租車所在的緯度，speed是數(shù)據(jù)產(chǎn)生時出租車的即時速度，direction是數(shù)據(jù)產(chǎn)生時出租車的即時行駛方向，occupied代表數(shù)據(jù)產(chǎn)生時出租車的載客狀態(tài)(1表示載客狀態(tài)，0表示空載狀態(tài))。運營數(shù)據(jù)記錄的是出租車的行程信息，主要反映的是乘客的打車信息。出租車每結(jié)束一趟行程產(chǎn)生一條運營數(shù)據(jù)，運營數(shù)據(jù)的基本格式為：o(id,gpsontime,slongitude,slatitude,gpsouttime,elongitude,elatitude,revenue)其中id是出租車的編號，gpsontime是乘客上車時的時間戳，slongitude是乘客上車時的經(jīng)度，slatitude是乘客上車時的緯度，gpsouttime是乘客下車時的時間戳，elongitude是乘客下車時的經(jīng)度，elatitude是乘客下車時的緯度，revenue是該行程出租車所得的收益。城市的路網(wǎng)由一系列路段s＝{s1,s2,…,sm}和一系列路口i＝{i1,i2,…,in}組成，其中路段s的基本格式如下：s(id,dir,speed,length,si,ei)其中id是路段的編號，dir是路段的方向，speed是限制速度，length是路段的長度，si是路段的起始路口，ei是路段的結(jié)束路口。路口i的基本格式如下：i(id,lon,lat)其中id是路口的編號，lon是路口的經(jīng)度，lat是路口的緯度。圖3給出了一個含5個路口和8個路段的路網(wǎng)的示意圖。路網(wǎng)可以通過openstreetmap來構(gòu)建，構(gòu)建后路網(wǎng)將分成路口表(存儲各個路口的基本信息)、路段表(存儲各個路段的基本信息)、路段_路口表(存儲路段與路口的對應(yīng)關(guān)系)一共三張表，存儲在“路網(wǎng)數(shù)據(jù)庫”中。2、區(qū)域網(wǎng)格化劃分與元數(shù)據(jù)統(tǒng)計區(qū)域的網(wǎng)格化劃分是指把城市交通區(qū)域劃分成一系列間隔相同、面積大小相等的小方格區(qū)域{r1,r2,…,rh}，小方格的劃分粒度應(yīng)視小方格內(nèi)的軌跡數(shù)據(jù)而定。粒度劃分過細(xì)會導(dǎo)致軌跡數(shù)量過少，不利于元數(shù)據(jù)統(tǒng)計；粒度劃分過粗會影響推薦的準(zhǔn)確性。區(qū)域元數(shù)據(jù)統(tǒng)計每個小方格區(qū)域在不同時段{t1,t2,…,tg}下的基本行為信息，主要包括空載出租車密度、所有出租車密度、出租車平均車速、局部乘客密度和全局平均乘客密度等5類元數(shù)據(jù)信息：(1)在ti時段，rj區(qū)域的空載出租車密度計算公式為：即統(tǒng)計定位數(shù)據(jù)中滿足發(fā)生在ti時段且位于rj區(qū)域的處于空載狀態(tài)的出租車軌跡數(shù)。其中t是定位數(shù)據(jù)集，|·|表示集合·中元素的個數(shù)。(2)在ti時段，rj區(qū)域的所有出租車密度計算公式為：即統(tǒng)計定位數(shù)據(jù)中滿足發(fā)生在ti時段且位于rj區(qū)域的出租車軌跡數(shù)。(3)在ti時段，rj區(qū)域的出租車平均車速計算公式為：即統(tǒng)計定位數(shù)據(jù)中滿足發(fā)生在ti時段且位于rj區(qū)域的出租車的平均行駛速度。(4)在ti時段，rj區(qū)域的局部乘客密度計算公式為：即統(tǒng)計運營數(shù)據(jù)中滿足發(fā)生在ti時段且位于rj區(qū)域的行程數(shù)，一趟行程代表一組乘客。(5)在ti時段，全局平均乘客密度計算公式為：即用運營數(shù)據(jù)中滿足發(fā)生在ti時段的行程總數(shù)除以區(qū)域劃分的小方格總數(shù)，得到所有區(qū)域的平均乘客密度。3、“交通電荷”的計算與實時更新本方法把城市的交通網(wǎng)類比成一個物理學(xué)上的靜電場，乘客和空載的出租車分別作為城市交通靜電場中的異種電荷。乘客希望盡快遇到空載的出租車，空載的出租車希望盡快找到乘客，二者相互吸引，就像物理學(xué)中相互吸引的異種電荷。而乘客會受到周圍乘客的競爭，從而使其打到出租車的概率降低，類似地，空載的出租車也會受到來自于周圍空載出租車的競爭，從而降低了其接到乘客的概率。乘客之間以及空載的出租車之間相互排斥，就像物理學(xué)中相互排斥的同種電荷。本方法把乘客和出租車之間的這種現(xiàn)象稱為“城市交通庫侖定律”。城市“交通電荷”由區(qū)域的元數(shù)據(jù)計算而來，反映了區(qū)域吸引出租車的能力。具體的，在ti時段，rj區(qū)域的城市交通電荷的定義如下：其中，max_speed表示所有區(qū)域的平均行駛速度中的最大值，和介于[0，1]之間，將落在[1,2]的值域之中。在ti時段，rj區(qū)域的交通電荷與該區(qū)域的乘客密度和所有區(qū)域的平均乘客密度之比成正相關(guān)，與該區(qū)域的空載出租車占所有出租車之比成負(fù)相關(guān)，與該區(qū)域的交通順暢程度(由該區(qū)域的平均速度來表示)成正比。此外，本方法把軌跡數(shù)據(jù)分為歷史軌跡數(shù)據(jù)和實時軌跡數(shù)據(jù)，最新的定位數(shù)據(jù)將存入實時軌跡數(shù)據(jù)庫，實時軌跡數(shù)據(jù)將定期的(默認(rèn)0.5小時/次)轉(zhuǎn)儲并入歷史軌跡數(shù)據(jù)庫(見圖2架構(gòu)圖)。從歷史軌跡數(shù)據(jù)中計算得到的交通電荷稱為歷史交通電荷chistory，反映了該區(qū)域交通的歷史規(guī)律；從實時軌跡數(shù)據(jù)中計算得到的交通電荷稱為實時交通電荷crealtime，反映了該區(qū)域交通的實時變化。綜合該區(qū)域交通的歷史規(guī)律和實時變化，可以更準(zhǔn)確的描述該區(qū)域的交通信息。最終的交通電荷cfinal被定義為歷史交通電荷與實時交通電荷的一個權(quán)衡，計算公式如下：cfinal＝w×chistory+(1-w)×crealtime公式(7)其中，w∈(0,1)代表歷史交通電荷所占的權(quán)重，默認(rèn)值為0.5。獲取實時軌跡數(shù)據(jù)的同時更新交通電荷，使每次推薦都使用最新的交通電荷，保持推薦的實時性。4、計算子區(qū)域的“交通電場力”異種電荷相吸，同性電荷相斥。在“交通電荷”的基礎(chǔ)上定義“交通電場力”?！俺鞘薪煌◣靵龆伞币?guī)定出租車所受到的來自某個區(qū)域的交通電場力的大小與該區(qū)域的交通電荷大小成正比，與該區(qū)域和出租車所在區(qū)域之間的距離成反比；交通電場力的方向在這兩個區(qū)域的連線上，由出租車所在區(qū)域指向該區(qū)域。具體的，f(ti,rj,rk)表示在時段ti，區(qū)域rk對區(qū)域rj內(nèi)的出租車產(chǎn)生的交通電場力，其反映了區(qū)域rk對區(qū)域rj內(nèi)的出租車的吸引力的大小和方向。f(ti,rj,rk)由公式8定義：其中，k是一個用來調(diào)節(jié)結(jié)果的可配置的常數(shù)，默認(rèn)值為1。代表的是ti時段區(qū)域rk的交通電荷，代表的是區(qū)域rj和區(qū)域rk之間的距離，表示區(qū)域rj內(nèi)的出租車所受到的交通電場力的方向是由區(qū)域rj指向區(qū)域rk。根據(jù)公式(8)可以計算出某個區(qū)域內(nèi)的出租車所受到的來自其他區(qū)域的交通電場力，并進(jìn)行求和。由于交通電場力與區(qū)域之間的距離成反比，離出租車較遠(yuǎn)的區(qū)域?qū)Τ鲎廛囁a(chǎn)生的吸引力將會很小，因此定義一個子區(qū)域m來規(guī)定推薦范圍，該子區(qū)域為以出租車所在區(qū)域為中心的規(guī)定范圍內(nèi)的若干區(qū)域之和。具體的，在時段ti，區(qū)域rj內(nèi)的出租車所受到的子區(qū)域的綜合交通電場力由下式計算：其中代表的以區(qū)域rj為中心的子區(qū)域，rm代表的是子區(qū)域中的具體區(qū)域，即為內(nèi)所有區(qū)域的交通電場力的矢量和。5、結(jié)合路網(wǎng)數(shù)據(jù)推薦巡游路段當(dāng)空載的出租車行駛到路口時，將獲取出租車的當(dāng)前位置和時間信息以及計算好的區(qū)域交通電荷值，代入公式(9)進(jìn)行計算，得到匯總后的交通電場力的方向。此時，查詢路網(wǎng)中該路口所連接的所有路段，然后選擇與交通電場力方向夾角最小的路段作為推薦的路段。具體的，本方法推薦的路段srec將由下面的公式計算：其中表示在集合中使f(x)的取值最小的x值；ii為出租車行駛到的路口，sj為滿足以ii為起始路口的路段，fd為出租車所受到的交通電場力的方向，表示路段sj的方向與fd的夾角。公式(10)將選出滿足以ii為起始路口的所有路段中與交通電場力的方向fd的夾角最小的路段賦值給srec。出租車在推薦的路段srec行駛過程中如果未接到乘客，則當(dāng)出租車行駛到下一個路口時，重新進(jìn)行道路推薦；如果順利接到了乘客，則暫停對該出租車巡游路徑的推薦。當(dāng)乘客下車時，將對出租車開始新一輪的路徑推薦。圖4是出租車巡游路徑推薦的示例圖，當(dāng)空載的出租車行駛到路口時，計算得到的交通電場力的方向；查詢路網(wǎng)中該路口所連接的所有路段(s1-s4)，選擇與交通電場力方向夾角最小的路段s1作為推薦的路段。實驗舉例實驗基于廈門市4919輛出租車在2014年7月份31天的行駛數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集包括gps軌跡、速度、空重載等屬性，總共有835萬條營運記錄和超過2億個點的定位信息。其中，7月1號到25號作為歷史數(shù)據(jù)集，26-31號作為測試數(shù)據(jù)集。實驗中抽取出2014月7月26號早上8點開始在數(shù)據(jù)集中最早出現(xiàn)的40輛出租車，獲取它們從早上8點到晚上8點真實的收入。實驗根據(jù)這些出租車出現(xiàn)的起始位置進(jìn)行定位，把定位點作為模擬出租車的起點，分別按不同的方法來模擬這些出租車的行駛路線。根據(jù)測試集的乘客信息來判斷出租車是否接到乘客以及每次行程的時長和金額，模擬時長是到晚上8點。對比算法是無推薦時出租車的真實收入和stp方法(詳見powelljw,huangy,bastanif,etal.towardsreducingtaxicabcruisingtimeusingspatio-temporalprofitabilitymaps[c]internationalconferenceonadvancesinspatialandtemporaldatabases.springer-verlag,2011:242-260.)圖5橫坐標(biāo)代表所模擬的40輛出租車，縱坐標(biāo)代表了這40輛出租車的收入，40輛出租車按照收入從低到高的順序進(jìn)行排列。從圖5可以看到，真實結(jié)果中的大多數(shù)司機的收入普遍低于使用了推薦方法的模擬收入，而本發(fā)明方法(圖中用utcl表示)的模擬收入則普遍大于使用stp方法的模擬收入，其中以綜合了歷史軌跡和實時軌跡的utcl方法效果為最佳。圖6顯示了按不同方法進(jìn)行模擬得到的出租車平均收入在真實出租車收入的位置，從圖6可以看到，這40輛出租車平均的真實收入為549.6元，采取stp方法的推薦路線的出租車平均收入為748.9元，超過了90％出租車的真實收入，而采用本發(fā)明方法utcl的推薦路線的出租車平均收入均高于824.1元，均超過了93％出租車的真實收入。上述僅為本發(fā)明的具體實施方式，但本發(fā)明的設(shè)計構(gòu)思并不局限于此，凡利用此構(gòu)思對本發(fā)明進(jìn)行非實質(zhì)性的改動，均應(yīng)屬于侵犯本發(fā)明保護(hù)范圍的行為。當(dāng)前第1頁12當(dāng)前第1頁12