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基于出租车GPS数据的高效益寻客推荐策略研究

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基于出租车GPS数据的高效益寻客推荐策略研究

作者：刘丽浙江大学

学位级别：硕士

随着经济的快速发展和城市化建设的日益推进,人们对出行服务的需求愈发增长,出租车作为城市公共交通的重要组成部分,在人们的日常出行中发挥着重要作用。然而,因客源时空分布不均衡等因素而导致出租车高空载率、争抢客源等不良现象频现... 详细信息

随着经济的快速发展和城市化建设的日益推进,人们对出行服务的需求愈发增长,出租车作为城市公共交通的重要组成部分,在人们的日常出行中发挥着重要作用。然而,因客源时空分布不均衡等因素而导致出租车高空载率、争抢客源等不良现象频现,大大增加了出租车寻客的难度,降低了出租车的运营效率。随着ITS(Intelligent Transport System)技术的发展,越来越多的学者将出租车寻客模式作为研究热点,但普遍缺乏出租车效益评价指标和顾及出租车供需关系及交通状态的推荐策略方法研究。本文以深圳市13798辆出租车GPS数据为研究对象,以提高出租车效益为研究目标,在分析影响出租车寻客效益指标因素的基础上,充分考虑推荐的高效益载客热点区域出租车的供需关系及交通状态,提出了基于出租车GPS数据的高效益寻客推荐策略方法,为出租车高效益寻客提供辅助决策支持,同时对于改善出租车资源分布不均衡的现状,充分发挥出租车在城市交通中的补充作用有着重大意义。通过分析影响出租车寻客效益的指标因素,本文以出租车载客态及相邻空载态相结合作为研究对象,提出了基于出租车载客态单位时间收入及相邻空载态寻客时间的效益指标模型。基于该模型,在对出租车GPS数据进行数据预处理及地图匹配的基础上,采用经典数理统计及地统计分析方法,对出租车高效益客源的时空分布特征进行了研究。通过对比分析工作日与非工作日及同一天不同时段的客源量变化特征来间接反映高效益客源随时间在数量上的变化规律;同时,对相应时段的高效益客源的空间分布特征加以分析,为出租车高效益载客热点推荐提供支撑。基于高效益客源的时空分布特征,在对出租车进行高效益载客热点推荐时,首先对出租车GPS数据进行基于效益指标模型的热点分析及热点区域的划分,同时在充分顾及出租车行驶到载客热点区域之后的出租车饱和度及当前的交通拥堵状态的基础上,本文提出了基于出租车效益的推荐度指标模型。该模型以出租车到载客热点的最短行驶时间为基础,计算出租车到达载客热点区域后的出租车供需比及交通运行指数,以此计算推荐度指标来评估该高效益载客热点是否适合推荐给空驶出租车前往,进而形成一套完整的出租车高效益寻客推荐策略方法。最后,本文以深圳市2011年4月18日早高峰的某辆空驶出租车为研究实例,对其进行基于出租车效益指标模型及推荐度指标模型的高效益载客热点推荐,并通过对比分析同一天相同时段内两个高效益载客热点区域的不同推荐结果,同时结合城市居民出行规律及城市功能区结构的实际情况,验证了该推荐策略的有效性。

关键词：出租车GPS数据时空分析高效益寻客推荐策略效益指标模型推荐度指标模型

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电子商务中非频繁购买产品推荐策略研究

电子商务中非频繁购买产品推荐策略研究

作者：刘利伟哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

互联网的普及和电子商务的飞速发展改变了人们传统的交易方式。越来越多的人愿意在网上购买商品,企业也因为电子商务的便利而获利不少。但电子商务的繁荣也造成了信息过载,用户在大量的产品信息中很难在较短时间内找到自己所需要的商品... 详细信息

互联网的普及和电子商务的飞速发展改变了人们传统的交易方式。越来越多的人愿意在网上购买商品,企业也因为电子商务的便利而获利不少。但电子商务的繁荣也造成了信息过载,用户在大量的产品信息中很难在较短时间内找到自己所需要的商品。电子商务推荐系统应运而生。它能直接与用户交互,帮助用户找到所需商品,从而顺利完成购买过程。电子商务推荐系统能够有效留住客户、防止客户流失,提高电子商务企业的销售及竞争力。电子商务推荐系统具有良好的发展和应用前景,得到很多研究者的关注,在理论和实践中都得到了很大的发展。但随着其规模的扩大,也面临着一系列的挑战。目前,国内的研究主要集中在推荐价格低廉而又品种繁多的商品上。而本文提出了一种基于三角模糊数的针对非频繁购买产品的推荐策略,即价格稍昂贵一些,在短时间内不经常购买的产品。本文总结了频繁购买产品的推荐后,分析了非频繁购买产品的特点,并针对这些特点,分析了一种基于三角模糊数的推荐策略。即从客户接口处通过一些定性的问题来获取客户需求,然后把客户需求和产品数据库的产品都基于产品的主要指标和重要的技术参数表示,最终以模糊向量的形式出现,再进行相似性比较,用模糊向量之间的距离计算结果代表它们的相似度,推荐相似度高的产品给用户。在量表的表示中,用三角模糊数来表示,比用单纯的一个数据更科学。在收集客户需求时,考虑到用户的品牌忠诚和偏好问题,论文引入品牌这一选项。在相似度计算中,引入了针对特殊模糊数的计算公式,并给出了具体的推导过程。在计算前,对产品和客户需求都进行了分类,只对类别内的产品和客户需求对比,减少了工作量,提高了推荐效率。文章以数码相机为例进行了分析和说明。走访相关专家,给出了数码相机的主要指标和技术参数,并采用专家打分建立判断矩阵,用层次分析法确定各指标和技术参数的权重。在数学软件MatLab中实现了客户需求和产品综合性能之间距离的具体计算。实验部分说明了该推荐策略的有效性。

关键词：电子商务推荐系统非频繁购买产品三角模糊数模糊向量推荐策略客户需求

基于认知诊断与强化学习的双目标自适应学习材料推荐策略研究

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基于认知诊断与强化学习的双目标自适应学习材料推荐策略研究

作者：陈艳平江西师范大学

学位级别：硕士

《教育信息化十年发展规划(2011-2020)》提出,要尊重每一个学习者的个体差异,利用当前科学技术为学习者提供适合的教育。要想最大化地促进学生全面而个性化地发展,就要提供适应学生各种特征的个性化学习帮助,而自适应学习的出现为这种... 详细信息

《教育信息化十年发展规划(2011-2020)》提出,要尊重每一个学习者的个体差异,利用当前科学技术为学习者提供适合的教育。要想最大化地促进学生全面而个性化地发展,就要提供适应学生各种特征的个性化学习帮助,而自适应学习的出现为这种个性化学习提供了实现的途径。要想自适应学习有效地发挥作用,核心是构建合适的学习材料推荐策略。良好推荐策略的构建离不开认知诊断和强化学习等理论的支持,前者为自适应学习提供了测量学习者特征的方法,后者为自适应学习提供了提高推荐效率的技术。目前基于认知诊断与强化学习的自适应学习材料推荐策略研究主要从学习者的属性掌握模式出发,未考虑学习者的能力因素。而考虑学习者的能力因素更有利于为学习者推荐个性化的学习材料(任维武等人,2020)。因此本研究考虑将学习者属性掌握模式和能力相结合应用于自适应学习材料推荐策略研究中,提高推荐效果,为学习者推荐更加合适的学习材料。本研究基于Tang(2019)的Q-learning推荐策略(TQ),将学习者的属性掌握模式和能力因素相结合,据此开发了基于学习者属性掌握模式和能力因素的双目标Q-learning推荐策略(DQ-AA)。针对DQ-AA推荐策略,本研究首先通过将DQ-AA与随机推荐策略和TQ对比来验证DQ-AA的有效性;其次探究了题目长度、探索与利用参数和学习次数三个因素对DQ-AA推荐效果的影响;最后探究了DQ-AA在复杂学习情境中的应用效果。本研究的主要结论如下:(1)DQ-AA在自适应学习系统中具有理想的推荐效果,不仅能为学习者提供符合其属性掌握模式的学习材料,还能考虑学习者的能力因素为其推荐合适难度的学习材料。(2)本研究的DQ-AA推荐策略的表现远远优于随机推荐策略的表现,与TQ推荐策略相比,DQ-AA推荐策略能为学习者推荐更合适的学习材料。(3)DQ-AA会受到题目长度,学习次数的影响,其中题目数多,学习次数多时,DQ-AA具体更好的推荐效果。(4)在复杂学习情境中,DQ-AA依然具有较理想的表现,并且DQ-AA受探索和利用参数的影响更明显。这表明DQ-AA在实际应用情境中的表现依然较为稳定。

关键词：认知诊断强化学习自适应学习推荐策略 Q-Learning算法

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移动情景感知学习下的专家推荐策略研究

移动情景感知学习下的专家推荐策略研究

作者：蔡超江西财经大学

学位级别：硕士

随着计算机技术、网络、移动通信、信息处理技术的发展,教与学的模式也在逐步发展,在课堂教育模式基础上发展了电视教育、远程网络教育、移动教育等多种教育模式,其中课堂式教育具有集中、实时、互动、启发等优势,是目前国内外教学采用... 详细信息

随着计算机技术、网络、移动通信、信息处理技术的发展,教与学的模式也在逐步发展,在课堂教育模式基础上发展了电视教育、远程网络教育、移动教育等多种教育模式,其中课堂式教育具有集中、实时、互动、启发等优势,是目前国内外教学采用的主要模式,但这无法满足成人教育的时间、地点多样性需求;而广播电视教育、远程网络教育的发展为成人教育提供了很好的技术和服务支持,但无法满足人们随时、随地学习的需要;尽管目前国内外研究的移动教育可以满足人们随时、随地学习的需求,但移动教育无法满足用户实时情景的传输要求,主要矛盾是通信带宽无法满足实时情景传输。近年来随着3G、4G无线宽带网络应用和普及,可以满足移动远程教育的实时、高效、可靠等服务质量需求,从而可以更好的满足人们不同学习方式需求,也可以进一步拓展学习模式和提高学习效率,为移动学习和情景感知学习提供了坚实的物质基础。然而如何高效推荐合适数量的专家给学习者是移动情景感知学习的关键问题之一,为此本文研究了移动情景感知下的专家推荐策略。本文在大量相关文献阅读的基础上,对国内外移动情景感知学习下的推荐策略及相关的学习理论进行了综述,并分析了移动情景感知学习环境下的专家评价因素,根据专家评价因素得到影响专家满意度D的4个关键推荐因子,分别是专家专业知识熟练度TE、专家历史解决问题时间平均值TT、专家单位时间内服务费用TF和专家与学习者之间单位时间通讯费用CF。在专家真实数据的支持下,本文对4个推荐因子和专家满意度D的数据进行了两两对比分析,得出它们两两之间存在线性关系的结论,从而可以推出另一个结论：专家满意度D可以表示为4个推荐因子的线性组合。在此结论基础上,本文提出了基于多元线性回归的专家推荐模型,并根据系统平台专家库中专家的实际数据信息,对推荐因子的偏回归系数进行了最大似然估计,最后根据此推荐策略为学习者推荐满意度靠前的专家,并记录专家服务过程中数据。为了验证移动情景感知学习环境下多元线性回归推荐策略的可行性,本文专门设计了真实模拟实验,实验以指导学习者掌握居家健康智能检测仪器的使用为例。实验安排在2间封闭实验室中进行,为防止专家和学习者面对面交流对实验效果的影响,实验将指导专家和学习者安排在不同的封闭实验室中,为了排除指导过程中通讯工具盒通讯网络因素的干扰,实验通讯工具统一使用Android智能手机,智能手机都使用3G无线网络。实验目标为指导学习者掌握居家健康智能检测仪器的日常操作,实验过程中的实验数据将被记录下来。通过对真实模拟实验数据和平台专家数据的分析,得出在移动情景感知智能学习平台环境下的结论有：①随着专家专业知识熟练度TE的提升,专家的服务费用TF、专家满意度D都随之提升,而专家服务时间TT则减少。②在移动情景感知智能学习环境下根据推荐策略推荐的专家满意度要比面对面指导低,服务时间比面对面指导长,但不管是专家满意度还是专家服务时间,根据策略推荐的专家数据和面对面指导的专家数据都非常接近,这表明本文阐述的推荐策略效果良好。③推荐模型预测的专家满意度和实际专家满意度非常接近,说明使用该模型进行专家推荐准确度高,学习者能获得满意度高的专家为其提供指导服务。④利用本策略推荐获得的专家都可以得到很高的满意度反馈,而随机推荐得到的专家满意度参差不齐,且经过本策略推荐的专家满意度明显高于随机推荐的专家满意度。

关键词：移动情景感知移动学习推荐策略多元线性回归

电商平台推荐策略和销售模式选择的联合决策研究

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电商平台推荐策略和销售模式选择的联合决策研究

作者：彭莉重庆大学

学位级别：硕士

随着互联网的蓬勃发展,电商平台上的产品信息量飞速增长,在为消费者提供更多选择的同时,也造成了信息过载的负面影响。得益于人工智能、大数据等新兴技术,越来越多的电商平台运用推荐系统,以帮助消费者更加快速地找到符合其偏好的产品... 详细信息

随着互联网的蓬勃发展,电商平台上的产品信息量飞速增长,在为消费者提供更多选择的同时,也造成了信息过载的负面影响。得益于人工智能、大数据等新兴技术,越来越多的电商平台运用推荐系统,以帮助消费者更加快速地找到符合其偏好的产品。电商平台为消费者推荐产品时,不仅要考虑推荐产品的数量,即推荐水平,也要考虑推荐产品的质量,即推荐精度。销售模式作为一项重要决策,通常由电商平台掌握销售模式选择的主导权。基于上述背景,本文针对不同的竞争结构,研究了电商平台的推荐策略和销售模式选择的联合决策问题。具体的研究内容包括以下方面:第一,通过建立一个制造商在一个电商平台销售两种替代性产品的模型,探究了制造商垄断情形下电商平台的推荐策略和销售模式选择。研究表明,推荐产品能够缓解价格竞争,随着推荐水平强度和产品间竞争程度提高,推荐水平和零售价提高,随着推荐效率降低,推荐水平和零售价降低。对于制造商来说,两种销售模式下推荐产品均能够带来更大的收益。然而,推荐产品却不一定有利于电商平台:代理模式下,当推荐效率较低时,电商平台才选择推荐产品,否则,电商平台选择不推荐产品,并且,电商平台推荐策略的阈值随着佣金率、推荐水平强度和产品间竞争程度的提高而增加;批发模式下,电商平台一定选择推荐产品。此外,佣金率和推荐效率共同影响电商平台的销售模式选择,当佣金率较低时,电商平台选择批发模式;当佣金率较高时,随着推荐效率逐渐降低,电商平台对销售模式的偏好会从批发模式转变为代理模式。第二,探讨了制造商竞争情形下电商平台的推荐策略和销售模式选择。研究表明,代理模式下,当部分知情消费者数量较少且推荐精度较高时,电商平台选择推荐产品,当部分知情消费者数量较多或部分知情消费者数量较少且推荐精度较低时,电商平台选择不推荐产品;批发模式下,推荐产品是电商平台的最优策略。对于制造商而言,无论何种销售模式,其受益于推荐策略的参数条件,均与电商平台在代理模式下的推荐策略参数条件一致。当佣金率较低时,电商平台更倾向于选择批发模式,随着佣金率和推荐精度的提高,电商平台对于销售模式的偏好会转为代理模式。

关键词：电商平台推荐策略销售模式代理模式批发模式

E-Learning个性化系统的推荐策略研究——来自电子商务推荐系统的...

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作者：任宇东北师范大学

学位级别：硕士

在建设数字化终身学习体系的大背景下,E-Learning个性化推荐系统作为终身学习体系中最重要的学习方式,受到广泛的关注。个性化推荐系统(简称PRS)最早应用于电子商务和信息服务领域,现已相对成熟。而PRS在E-Learning中的应用尚处于摸索... 详细信息

在建设数字化终身学习体系的大背景下,E-Learning个性化推荐系统作为终身学习体系中最重要的学习方式,受到广泛的关注。个性化推荐系统(简称PRS)最早应用于电子商务和信息服务领域,现已相对成熟。而PRS在E-Learning中的应用尚处于摸索阶段。鉴于此,笔者以电子商务领域的个性化推荐系统为切入点,选取其中成功的推荐系统案例做研究,获取个性化推荐系统应用的成功经验,并从中提取出对E-Learning系统个性化建设的启示,最终探讨出E-Learning个性化系统的推荐策略。本研究以个性化推荐理论作为基本的理论基础。首先采用文献研究法,探讨出个性化推荐理论的内涵,并对当前个性化推荐的关键技术进行简单的介绍,针对这些关键技术的优缺点和适用场合比较分析,提出常用的个性化推荐策略。然后采用个案调查法,以***、豆瓣网、***三个成功的电子商务个性化推荐系统为研究案例,分析他们典型的推荐功能和采用的推荐策略以及优势特点,从中获取个性化推荐理论应用的成功经验。最后分析E-Learning个性化系统中的推荐服务形式,通过比较与电子商务推荐系统的相似之处找到可借鉴到E-Learning中的几个方面:1.建立虚拟学习社区;2.引入社会化标签,并做标签修正;3.充分发掘用户之间的推荐;4.优化推荐;5.创建个性化的学习环境。最终提出E-Learning个性化系统的推荐策略:采用协同过滤技术与基于关联规则的推荐相组合的推荐策略,建立一个虚拟学习社区。利用系统算法推荐与用户之间推荐相结合的方式,将学习资源、学习活动、学习策略三者整合起来,向学习者推荐完整的E-Learning学习方案。

关键词：数字化学习个性化学习系统电子商务推荐系统个性化推荐推荐策略协同过滤

不同权力结构下直播平台供应链推荐策略与协调研究

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沈阳工业大学学报（社会科学版） 2022年第1期15卷 15-21页

作者：周驰王艺馨黄雅婷许雅雯南开大学商学院天津300071 天津理工大学管理学院天津300384

考虑单个品牌商和直播平台组成的平台供应链,采用Stackelberg博弈理论分别构建了以品牌商为主导的分散决策模型、以直播平台为主导的分散决策模型以及集中决策模型,求解和比较了不同权力结构模型下品牌商的最优定价、直播平台的最优推... 详细信息

考虑单个品牌商和直播平台组成的平台供应链,采用Stackelberg博弈理论分别构建了以品牌商为主导的分散决策模型、以直播平台为主导的分散决策模型以及集中决策模型,求解和比较了不同权力结构模型下品牌商的最优定价、直播平台的最优推荐水平、供应链系统利润。研究发现:在分散决策模型中,当供应链成员中某一方主导时,其利润总是高于另一方的利润;不论是品牌商主导还是直播平台主导,产品最优定价、平台的最优推荐水平以及供应链利润均小于集中决策模式下的最优均衡解。为了改善分散决策下直播平台供应链各成员利润较低的现象,提出了一个推荐佣金契约来协调不同权利结构下供应链的决策模型,该契约可以使供应链成员以及总体利润实现更优。

关键词：供应链直播平台推荐策略定价决策推荐佣金契约

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优质教学资源推荐策略研究

中国教育信息化（高教职教） 2013年第6期 26-28页

作者：杨卓周鲁东李凤岐夏锋大连理工大学软件学院辽宁大连116620

网络教学资源丰富而繁杂,为了更好地提高其中优质资源的利用率,本文利用统计的思想提出了一种优质资源的推荐策略,它通过对历史数据的统计分析,结合用户的学习记录,为用户提供优质资源的推荐,使用户能够快速找到有用的资源,减少资源搜... 详细信息

网络教学资源丰富而繁杂,为了更好地提高其中优质资源的利用率,本文利用统计的思想提出了一种优质资源的推荐策略,它通过对历史数据的统计分析,结合用户的学习记录,为用户提供优质资源的推荐,使用户能够快速找到有用的资源,减少资源搜索时间,提高用户满意度和资源利用率,从而提高学习效率和教学质量,并在实际使用中取得了比较好的效果,对教学资源的管理有广泛而深远的指导意义。

关键词：教学资源标签推荐策略个性化

大数据背景下公共图书馆传统文化资源推荐策略研究

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河南图书馆学刊 2021年第12期41卷 45-47,52页

作者：李婷山西省图书馆山西太原030024

传统文化推广既是公共图书馆的传统使命,也是其坚定文化自信的时代责任。然而,目前公共图书馆传统文化资源推广面临推广目标广泛化、推广形式单一化与推广效果无效化的困境,公共图书馆亟须优化传统文化资源推荐策略。因此,新时代公共图... 详细信息

传统文化推广既是公共图书馆的传统使命,也是其坚定文化自信的时代责任。然而,目前公共图书馆传统文化资源推广面临推广目标广泛化、推广形式单一化与推广效果无效化的困境,公共图书馆亟须优化传统文化资源推荐策略。因此,新时代公共图书馆传统文化资源推荐应采取以大数据技术明确推广目标群体及需求、以大数据技术深化并创新既有推广形式和以大数据技术提升读者阅读感知与体验的策略。

关键词：公共图书馆大数据传统文化资源推荐策略