司机组队推荐算法研究

发布时间：2023-04-19 04:31

　　为提升滴滴司机的出车积极性和组织认同感,滴滴出行在不同城市相继举办了司机组队PK活动。为保证司机组队环节的顺利进行,滴滴最初提出了一种基于司机间时空相似度的贪心推荐算法来为队长推荐队员,该算法成功连接了队长和队员,有效提升了司机组队效率,但也存在着明显的缺陷和较大的改进空间。为进一步提高司机组队效率,降低活动运营成本,本文将司机组队成功率作为主要评价指标,对滴滴出行平台司机组队PK活动中的司机组队推荐算法进行了进一步的研究和验证。本文分别从预测和推荐两个环节对原始司机组队推荐算法进行了改进,提出了一种基于司机间组队意向概率的遗传推荐算法。在预测环节,本文收集整理了2017年11¹2月份期间平台的历史推荐记录和司机间的联系行为,结合司机画像信息构建了样本数据集,并在此数据集上训练了基于逻辑回归的EasyEnsemble模型,通过修正后的模型后验概率来预测司机间的组队意向概率。在推荐环节,本文采用二进制编码的方式对推荐矩阵进行了重新编码,并将推荐矩阵下的期望组队成功率作为遗传算法的适应度函数,在满足活动规则的前提下设计了选择、交叉、变异的世代遗传进化过程,得到了近似全...

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1.绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究概况
    1.3 论文的主要研究内容
2.关键技术研究
    2.1 推荐系统
    2.2 逻辑回归模型
    2.3 遗传算法
    2.4 本章小结
3.组队推荐算法设计
    3.1 问题描述与传统解决方案
    3.2 组队意向概率预估
    3.3 遗传推荐算法设计
    3.4 遗传推荐算法实现
    3.5 本章小结
4.实验与分析
    4.1 实验准备
    4.2 实验设计
    4.3 实验结果及分析
    4.4 本章小结
5.总结与展望
    5.1 全文总结
    5.2 展望
致谢
参考文献



本文编号：3793718