如何消除网约车中的绕路行为?实时检测与时间依赖定价
计算机与社会
2020-01-23 v3 机器学习
摘要
随着信息通信技术(ICT)的快速发展,出租车业务成为一种典型的电子商务模式。然而,出租车服务中仍存在一个传统问题,即贪婪的出租车司机可能故意绕不必要的弯路以向乘客多收费。检测这些欺诈行为对于确保高质量出租车服务至关重要。在本文中,我们提出一种新颖的框架,用于离线数据库和在线行程中检测与分析绕路行为。将我们的框架应用于真实世界出租车数据集,在离线分类中取得了显著性能(AUC 超过 0.98)。同时,我们进一步将离线方法扩展到在线检测,引入了提醒司机的预警机制,并且在此阶段也达到了优秀的精度(AUC 超过 0.90)。在进行大量实验以验证定价规则与绕路行为之间的关系后,给出了一些定量定价建议,包括提高起步价和降低按里程计费费率,以从长远消除绕路行为。
引用
@article{arxiv.1910.06949,
title = {How to Eliminate Detour Behaviors in E-hailing? Real-time Detecting and Time-dependent Pricing},
author = {Qiong Tian and Yue Yang and Jiaqi Wen and Fan Ding and Jing He},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.06949},
year = {2020}
}