36、基于认知的合适路线推荐

基于认知的合适路线推荐

1. 问题定义与系统概述

在交通出行场景中，为用户推荐合适的路线是一个重要的问题。这里引入了过渡网络的定义，过渡网络 $G = (V, E)$ 是一个有向图，由一组地标单元 $V$ 和一组过渡 $E$ 组成。我们的主要目标是开发一个系统，根据用户查询的路线（以单元序列表示），评估这些路线的合适性。具体来说，就是从用户的手机数据中挖掘用户选择合适路线的智慧，并利用这些智慧来评估查询路线的合适性。

系统框架实现了物理世界、网络世界和社会世界的数据循环，具体如下：
- 物理世界 ：使用手机探测用户的交通行为，产生大量手机数据。
- 网络世界 ：实现基于认知的路线评估方法，从手机数据中挖掘用户选择合适路线的智慧。系统由信息组织模块、离线计算模块和在线计算模块组成。
- 信息组织模块 ：采用三级粒度的概念架构来组织信息，包括数据层、信息层和知识层。数据层存储原始数据（如手机数据），信息层存储从数据层总结的信息（如过渡网络 $G$），知识层存储使用的模型（如路线评估方法）。各层信息分解为多个粒度，方便根据不同需求在三层之间切换。
- 离线计算模块 ：为信息组织模块准备所需信息，减轻在线计算负担。步骤包括：检测停留区域、将用户手机数据集按停留区域分割为合适路线、检测地标单元、将合适路线分割为过渡，构建过渡网络，以及提出基于认知的路线评估方法。
- 在线计算模块 ：当用户提交路线查询时，将路线按地标单元分割为过渡，调用信息组织模块中的评估方法对路线进行评估