T-Finder: A Recommender System for Finding Passengers and Vacant Taxis阅读

最新推荐文章于 2020-03-25 14:52:47 发布
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博客提及T-Finder，这是一个用于寻找乘客和空出租车的推荐系统。目前博主处于整理阶段，待空闲时会上传相关内容。
先整理，过段时间空闲了再上传
A Recommender System for Finding Passengers and Vacant Taxis
07-02
A Recommender System for Finding Passengers and Vacant Taxis
awesome-recommender-systems：关于Recommender Systems的精选资源精选清单
01-30
本资源清单“awesome-recommender-systems”集合了推荐系统领域的精华资料，涵盖了算法、工具、论文、教程等多方面内容，旨在帮助开发者、研究者和爱好者深入理解和实践推荐系统。 推荐系统的基石在于理解用户的...
T-Finder: A Recommender System for Finding Passengers and Vacant Taxis（阅读笔记）20171225
jasonyanxx的博客
01-16 794
《T-Finder: A Recommender System for Finding Passengers and Vacant Taxis》2013 IEEE TKDE Best Paper Abstract 本文从众多的出租车轨迹数据中，学习了高收益出租车司机的驾驶行为和乘客的移动模式，提出了taxi-passenger recommender system（出租车-乘客 推荐系统
T-Finder: A Recommender System for Finding Passengers and Vacant Taxis（阅读笔记）2020/3/25
csdnzhiwang的博客
03-25 522
写在前面 确定方向第一篇论文，记录写来，否则后面看的多的话，不记住不总结效果会特别差 摘要 做了什么：为出租车司机和乘客进行双向推荐 对于出租车司机：进行一个位置，以及到达这些位置的路线推荐 对于乘客：推荐一个位置（在可以到达的距离之内） 怎么做：从历史轨迹学习乘客的出行模式，司机的上下车行为。把这个用概率表示的知识输入模型进行推荐 简介 出租车轨迹能学习到两方面的知识，乘客的移动模式（何时何地...
【论文笔记】T-Finder-A Recommender System for Finder Passengers and vacant Taxis
gougoua01的专栏
12-03 723
文章研究了一个系统，针对于两个不同的人群，分别是出租车司机和乘客，对于出租车司机而言，为他们提供最好的停靠点或是最容易在巡航中等到乘客的路段，对于乘客而言，为他们提供最好的停靠点或路段，以便能够更方便的打到出租车。     主要做了以下几方面的研究： 生成停靠点；路段生成的聚类方法；出租车载到乘客的概率计算方法；乘客在时间阈值内等到出租车的概率计算方法。     一、生成
精选资源
Recommender-For-Bigdata-Exercise:大数据实战-商品推荐系统（Spark，Scala，MongoDB）
03-11
本项目"Recommender-For-Bigdata-Exercise"聚焦于大数据环境下的商品推荐系统构建，利用Apache Spark、Scala编程语言以及MongoDB数据库等技术，为用户实现个性化推荐，提升用户体验。 首先，我们要理解推荐系统的...
word源码java-Summary-of-Recommender-System-Papers:阅读过的推荐系统论文的归类总结，持续更新中…
06-05
and New Perspectives》 《Use of Deep Learning in Modern Recommendation System: A Summary of Recent Works》 这几个综述比较全面，介绍了目前的深度学习在推荐系统中的应用。 协同过滤理论 1.《Application of ...
T-Finder论文中IVMM算法的源码
u010458114的博客
10-12 1185
https://github.com/AzoresCabbage
TaxiRec （阅读笔记）20180119
jasonyanxx的博客
02-24 375
《TaxiRec: Recommending Road Clusters to Taxi Drivers Using Ranking-based Extreme Learning Machines》ACM SIGSPATIAL 2015 1、Abstract Propose TaxiRec: a framework for discovering the passenger-finding...
语音训练营
jasonyanxx的博客
12-07 348
语音训练营
《城市出租车上下客的GPS轨迹时空分布探测方法》(阅读笔记)20171229
jasonyanxx的博客
12-29 7126
《城市出租车上下客的GPS轨迹时空分布探测方法》2015 Abstract： 本文将出租车不同时段上下客量投影到城市路网上，提出采用线密度概念和模型，对出租车上下客进行时空分布特征探测和分析，刻画不同时间粒度，不同空间尺度上出租车上下客的时空变化规律，为乘客找到出租车和出租车找到客源提供可靠的依据。 BASELINE： 1、提出一种能表达复杂时间的时间元组 原文如下：
基于Qt6框架开发的DeepSeek大语言模型API流式输出集成演示项目_该项目通过硅基流动平台提供的API接口实现与DeepSeek模型的深度交互支持实时流式文本生成与动态响应.zip
01-08
基于Qt6框架开发的DeepSeek大语言模型API流式输出集成演示项目_该项目通过硅基流动平台提供的API接口实现与DeepSeek模型的深度交互支持实时流式文本生成与动态响应.zip
制作的Fish游戏代码分享
01-08
一、准备工作 1.1 环境检查 1.2 配置阿里云YUM源 二、安装Apache HTTP服务器 2.1 安装httpd 2.2 配置和启动服务 2.3 安全配置 2.4 测试Apache 三、部署捕鱼达人小游戏 3.1 安装Git 3.2 下载游戏源码 3.3 设置权限 3.4 重启Apache服务 四、访问游戏 4.1 访问地址 4.2 查看游戏文件 五、可选配置 5.1 配置虚拟主机（可选） 5.2 设置自定义首页（可选） 原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/AnChenliang_1002/article/details/156735473
含冰蓄冷空调的冷热电联供型微网多时间尺度优化调度（Matlab代码实现）
01-08
含冰蓄冷空调的冷热电联供型微网多时间尺度优化调度（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab代码实现的含冰蓄冷空调的冷热电联供型微网多时间尺度优化调度方法，重点研究了在多时间尺度下综合能源系统的协调优化问题。通过引入冰蓄冷空调系统，提升微网对冷、热、电多种能源的综合利用效率，并结合储能特性与负荷需求响应，实现系统在不同时间尺度（如日前、日内、实时）下的经济性与低碳性优化调度。文中提供了完整的Matlab仿真代码与模型，涵盖系统建模、优化算法设计及多目标求解过程，适用于复杂微网系统的运行优化研究。; 适合人群：具备一定电力系统、能源系统背景知识的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程技术人员，熟悉Matlab编程与基本优化算法者更佳。; 使用场景及目标：①用于冷热电联供型微网系统的多时间尺度调度策略研究；②支撑含储能与需求响应的综合能源系统优化建模与仿真；③为学术论文复现、课题研究或工程项目提供算法支持与代码参考。; 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码逐模块学习，重点关注优化模型构建与求解流程，推荐使用YALMIP+CPLEX等工具进行求解器配置，同时可参照文档中其他相关案例进行对比分析与功能拓展。
zhuliyi10_py_mysql_demo_102812_1767856658706.zip
01-08
zhuliyi10_py_mysql_demo_102812_1767856658706.zip
一次调频考虑储能电池参与一次调频技术经济模型的容量配置方法（Matlab代码实现）
最新发布
01-08
【一次调频】考虑储能电池参与一次调频技术经济模型的容量配置方法（Matlab代码实现）内容概要：本文提出了一种考虑储能电池参与一次调频的技术经济模型，并基于该模型研究了储能容量的优化配置方法。通过建立一次调频过程中储能系统与电网频率动态响应的关系，结合技术性能约束与经济性目标，构建了以最小化综合成本为目标的优化模型。采用Matlab进行仿真分析，验证了所提方法在提升频率调节能力、延长储能寿命及降低运营成本方面的有效性。研究涵盖了调频需求分析、储能充放电策略设计、寿命衰减模型以及经济性评估等关键环节。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力，从事新能源、储能系统或电网调度相关研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于含高比例可再生能源的电力系统中储能参与一次调频的规划与运行；②为储能项目的投资决策提供技术经济性分析工具，实现容量合理配置与效益最大化； 阅读建议：建议结合Matlab代码深入理解模型实现细节，重点关注目标函数构建、约束条件设置及参数敏感性分析部分，可进一步扩展至多时间尺度协调优化或与其他辅助服务联合调度的研究。
帮我讲解总结一下Self-Supervised Learning for Recommender Systems: A Survey这篇论文
02-22
答：本文提出了一种基于自监督学习的推荐系统，它可以提取用户和物品之间的关系，以更准确地预测用户的需求。它可以构建具有最佳性能的推荐系统，可以更好地满足用户的社交和娱乐需求。它使用机器学习算法来构建推荐...
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