[发明专利]一种数据驱动的出租车路线推荐方法

权利要求书

1.一种数据驱动的出租车路线推荐方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：建立出租车路线推荐模型

S101：定义路网中交叉路口为路网节点，交叉路口之间的道路为道路边长，道路边长的实际长度为权重值，以出租车从任意点出发，通过最短路径到达乘客所在的任意位置为目标；

S102：基于假设条件，建立实现S101所描述目标的数学模型，如下所示：

且

其中，S＝{S₀,S₁,S₂,...,S_k-1，S_k}为出租车所经过的网络节点的集合，f(S)为出租车从S₀出发，经过S中所有网络节点总距离的目标函数，S₀为起始点网络节点，S_k为终点网络节点；L(S_i，S_i+1)为相邻两网络节点之间的距离；

S2：基于人工势场法和Dijkstra方法的快速最优路径推荐算法APFDA

S21：通过起点和终点位置，提取最有可能出现最优路径的区域；

S22：利用人工势场法去除冗余点；

S23：通过Dijksta算法计算最优路径；

S3：根据计算得到的最优路径实现路径推荐。

2.根据权利要求1所述的一种数据驱动的出租车路线推荐方法，其特征在于：步骤S102中所述假设条件包括：

假设1：路网节点和道路边长为属性不随时间变化而改变的无向图网络，每条道路出租车可以从节点两端任意进出；

假设2：出租车以左转、右转、直行、掉头中任何方式通过每个路网节点的距离忽略不计；

假设3：出租车从道路上任意位置出发时，定义该出发点为离此点最近的路网节点。

3.根据权利要求2所述的一种数据驱动的出租车路线推荐方法，其特征在于，S21的步骤包括：

S211：对路网中的所有路网节点进行坐标化，设起点S坐标为(x_s,y_s),终点D坐标为(x_d，y_d)，以S，D点为对角线的矩阵区域坐标集为Ω；

S212：根据S和D点坐标得到Ω区域中最大x坐标值、最大y坐标值和最小x坐标和最小y坐标为：

根据式(3)-(4)可计算出Ω区域的四个顶点坐标为：

S213：根据式(5)提取Ω区域的所有坐标点。