[发明专利]一种基于多维度的打车位置推荐系统及其推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于多维度的打车位置推荐系统及其推荐方法，该系统包括：出租车历史GPS数据筛选和导入模块、MySQL数据库模块、基于Android平台的打车位置推荐客户端、数据挖掘算法训练数据库表模块、缓存刷新模块、服务器端与客户端衔接模块、后台管理系统。基于多维度的打车位置推荐方法能够有效地把握打车路口的时间维度、空间维度、客户打分参考等维度的空车概率信息，使综合各维度所得的空车概率趋于精确，客户打车的成功率得到较大提高。

主权项

1.一种基于多维度的打车位置推荐系统，其特征在于包括：出租车历史GPS数据筛选和导入模块，用于将不合理的出租车历史GPS数据记录进行清除，并把合格的数据导入数据库；打车位置推荐客户端，用于为用户提供的交互界面、接收用户的请求以及显示请求的结果；服务器端与客户端衔接模块，用于服务器与客户端的信息传输；数据挖掘算法训练数据库表模块，用于使空间、时间、打分相应的概率权重合理；缓存刷新模块，用于使缓存中的数据与修改后的数据库数据相匹配；后台管理系统，用于刷新缓存、动态更新打车位置概率、实现计划任务管理工作；数据库模块，对数据进行存储；所述的服务器端与客户端衔接模块包括以下几个子模块：注册和登录业务逻辑处理模块；打车位置推荐业务逻辑处理模块；打车位置打分业务逻辑处理模块；刷新缓存业务逻辑处理模块；所述出租车历史GPS数据筛选和导入模块的操作对象为TXT格式文件保存的原始数据，该模块的工作原理为清除存在不合格的字段的原始数据，把合理的原始数据导入数据库，建立打车概率分析模型；基于Android平台的打车位置推荐软件客户端，通过用户上传的当前的经纬度点，调用百度PlaceAPI返回用户当前点的路口的经纬度点集合，通过space算法、time算法、score算法计算出降序排列的打车概率大小，反馈到用户的手机客户端上，使用户判断并选择符合用户需求的待车点；所述打车概率大小的算法包括以下步骤：用户上传当前经纬度点；调用百度地图检索服务，返回用户当前点附近的路口的经纬度点集合，存储于数组a中；对数组a中的每一个元素a[i]，元素代表A附近的一个路口,其中0≤i≤max,max‑1为数组最后一个元素，执行空间维度的space算法、时间维度的time算法、打分维度的score算法，从而分别获得时间维度的空车概率Ptime(a[i])、空间维度上的空车概率Pspace(a[i])、打分维度上的概率Pscore(a[i])；通过上一步骤所得三个维度上的空车概率，则该每一个元素a[i]的最终空车概率为P(a[i])＝Ptime(a[i])×F(time)+Pspace(a[i])×F(space)+Pscore(a[i])×F(score)其中，各维度的权值总和F(space)+F(time)+F(score)＝1，并把所得概率存进相对应的数组b中；F(time)为时间维度的概率权值，F(space)为空间维度的概率权值，F(score)为打分维度的概率权值；对所得概率数组b进行降序排序；把所得结果概率数组b返回给客户端；服务器端与客户端衔接模块，在服务器端与手机客户端之间建立协议文档，接收从手机客户端发送来的注册、登录、获取打车位置、用户收藏、获取地名对应信息、用户对打车位置评分等功能手机客户端通过http请求请求服务器的数据，服务器经过业务逻辑计算后，返回给手机客户端json格式数据，手机客户端解析数据并显示给用户。