探究兴趣点对滴滴出行的影响
计算机与社会
2018-04-13 v1 机器学习
机器学习
摘要
近年来，在线网约车服务滴滴已成为共享经济的领军者。由于乘客与司机广泛使用，对网约车服务提供商而言，最小化乘客等待时间并优化车辆利用率从而改善整体用户体验变得愈发重要。因此，供需估计是高效在线网约车服务不可或缺的组成部分。为提高估计结果的准确性，本文分析了兴趣点（POI）与供需缺口之间的隐含关系。不同类别的 POI 对估计具有正向或负向影响，我们提出了一种 POI 选择方案并将其纳入 XGBoost [1] 中，以获得更精确的估计结果。我们的实验表明，与现有方法相比，我们的方法提供了更准确且更稳定的估计结果。
引用
@article{arxiv.1804.04176,
title = {Peeking the Impact of Points of Interests on Didi},
author = {Yonghong Tian and Zeyu Li and Zhiwei Xu and Xuying Meng and Bing Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.04176},
year = {2018}
}