用于高效移动顺序推荐的后向路径增长算法
数据结构与算法
2013-04-09 v1
摘要
移动顺序推荐问题旨在为出租车司机建议一条连接若干接客点的路线，使其更有可能以更低的行驶成本接到乘客。本质上，该问题的一个关键挑战是其高计算复杂度。在本文中，我们提出了一种基于动态规划的方法来解决此问题。我们的方法包含两个独立阶段：离线预处理阶段和在线搜索阶段。离线阶段从一组接客点中预先计算最优潜在序列候选，而在线阶段则根据空车当前位置和预计算的序列选择最优行驶路线。具体而言，针对离线预计算，基于代价函数的迭代性质，提出了一种后向增量序列生成算法。同时，在序列生成过程中采用增量剪枝策略，以有效减少潜在序列的搜索空间。此外，批量剪枝算法也可应用于生成的潜在序列，以移除特定长度的非最优序列。由于剪枝效果随序列长度增加而持续增强，我们的方法能够在剩余的潜在序列候选中高效地搜索最优行驶路线。在真实和合成数据集上的实验结果表明，与最先进的方法相比，我们方法的剪枝比例显著提高，这使得该方法能够处理具有更多接客点的移动顺序推荐问题，并在任意长度范围内搜索最优行驶路线。
引用
@article{arxiv.1304.2144,
title = {Backward Path Growth for Efficient Mobile Sequential Recommendation},
author = {Jianbin Huang and Xuejun Huangfu and Heli Sun and Hong Cheng and Qinbao Song},
journal= {arXiv preprint arXiv:1304.2144},
year = {2013}
}
备注
28 pages, 17 figures