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文档简介
201910853536.02019.09.10与柳泉路辅路交叉口东南140米高新基于大数据的出租车实时巡游路线推荐方法本发明公开了一种基于大数据的出租车实取出租车当前位置到目标位置的所有候选路线A1n中心,则评估每条候选路线的人群密集指数,并根据每条候选路线的人群密集指数选取出租车2车的实时巡游推荐路线为该候选路线,若不存在候选路线上存在客运中心,则评估每条候选路线的人群密集指数,并根据每条候选路线的人群密集指数选取出租车的实时巡游推荐所述步骤S2中评估每条候选路线的人群密集指数包括[B2122232(m2-1)i1=[Bi1i2i3ijBi(mi-1)n1=[Bn1n2n3n(mn-1)]i1为第i条候选路线上相邻商家之间的距,针对每条候选路线,间隔波动计算模块利用下述公式计算第i条候选路线上相邻商家i为第i条候选路线上出租车当前所在位置往目标位置方向上第一个商家与最后S22:分别获取第一目标时间段T1中每条候选路线上的商家在服务器上的被搜索次数=[C21222m2i2=i2i3ijimin2=[Cn1n2n3i2为第i条候选路线上每针对每条候选路线,搜索次数计算模块利用下述公式计算在第i条候选路线上平均每3Sn其方法所应用的系统为:所述推荐系统包括候选路线获取模块4[0001]本发明涉及大数据领域,具体是一种基于大数据的出租车实时巡游路线推荐方[0003]本发明的目的在于提供一种基于大数据的出租车实时巡位置生成若干条从当前所在位置到达目标位否存在客运中心,所述人群密集指数评估模块用于评估每条候选路线上的人群密集指数,所述实时巡游推荐路线确定模块根据客运中心搜索模块的搜索结果或人群密集指数评估5An出租车的实时巡游推荐路线为该候选路线,若不存在候选路线上存在客运中心,则评估每条候选路线的人群密集指数,并根据每条候选路线的人群密集指数选取出租车的实时巡游=[B313(m3-1)i1=[Bi1i2i3ij=[Bn1n2n3,[0017]针对每条候选路线,利用下述公式计算第i条候选路线上相邻商家之间的距离的[0019]其中,Li为第i条候选路线上出租车当前所在位置往目标位置方向上第一个商家[0020]S22:分别获取第一目标时间段T1中每条候选路线上的商家在服务器上的被搜索2m232=[C313m3i2=[Ci1i2i3ijn2=[Cn1n2n3i2为第i条候选路线上[0021]针对每条候选路线,利用下述公式计算在第i条候选路线上平均每个商家在服务[0023]S23:分别获取每条候选路线上每个商家在第二目标时间段T2中的每天的某一时间段T3中的消费人次,并利用下述公式计算该条候选路线上的所有商家在某一时6Sn对每条候选路线利用下述计算公式计算该条候选路线的候选路线上的所有商家在某一时间段T3的平均消费人次,通过多角度考虑人群密集指数,7块根据客运中心搜索模块的搜索结果或人群密集指数评估模块的评估结果确定实时巡游目标位置,接着从候选路线生成模块中获取出租车当前位置到目标位置的所有候选路线A1n定出租车的实时巡游推荐路线为该候选路线,若不存在候选路线上存在客运中心,则人群密集指数评估模块评估每条候选路线的人群密集指数,实时巡游推荐路线确定模块根据每条候选路线的人群密集指数选取出租车的[0043]S21:间隔距离获取模块分别获取每条候选路线上相邻商家之间的距离A11=[B11、B121(m1-1)21=[B21222(m2-1)31=[B313(m3-1)i1=i2i3iji(mi-1)]n1=[Bn1n2n3路线上相邻商家之间的距离的合集,Bij为第i条候选路线上第j个商家和第j+1个商家之间[0044]针对每条候选路线,间隔波动计算模块利用下述公式计算第i条候选路线上相邻[0046]其中,Li为第i条候选路线上出租车当前所在位置往目标位置方向上第一个商家8[0047]S22:搜索次数获取模块分别获取前七天中每条候选路线上的商家在服务器上的=[C2122232m2i2=[Ci1i2i3ijn2=[Cn1n2n3i2为第i条[0048]针对每条候选路线,搜索次数计算模块利用下述公式计算在第i条候选路线上平[0052]其中,Xi表示第i条候选路线上的前十天中所有商家在9点到15点的平均消费人出租车司机打算在半夜12点到第二天的凌晨4点间进行巡游,则该某一时间段T3即在
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