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基于图神经网络的乘客请求预测
本文提出了一种基于图神经网络和注意力机制的乘客 OD 流量预测框架，通过捕获不同位置出发的请求之间的各种线性和非线性依赖关系以及该地点的重复模式和上下文数据，预测乘客的 OD 流量，同时确定覆盖道路网络的网格单元的最佳大小，得到较优的预测效
PDF2 years ago
IJCAI订单调度中的模式迁移强化学习
本研究提出了一种基于价值传输学习和纵向一致性惩罚的算法框架，来解决实时预定派单系统中需求 - 供给关系的非同态性问题，实验结果表明，该算法优于传统价值传导学习方法。
PDF3 years ago
KDD在顺风车共享经济中预测大规模团队竞赛的个体治疗效果
本研究使用社会认同和竞争理论，并通过数据分析和机器学习模型对一家领先的网约车平台进行了 500 多个大规模团队竞赛的预测研究，揭示了优化团队竞赛设计和执行的新思路和可行性。
PDF4 years ago
NIPS实时车辆位置问题
本文提出一种新颖的问题：如何在空间和时间上变化的情况下放置车辆以实时满足乘客的需求。研究者使用了四个主要美国城市一千万次乘车请求的数据集，证明了这种请求具有显著的自我相似性，并提出了分布式在线学习算法用于解决实时车辆定位的问题，并且通过观察
PDF7 years ago