基于社交媒体的动态车辆合乘服务研究

Ridesharing, in which individuals share a vehicle for a trip, has been proposed as a promising approach for facilitating public travel, improving the efficiency of the usage of road and vehicle resources, easing urban traffic congestion, promoting energy conservation, reducing the cost of vehicle maintenance, etc. Despite so many advantages, ridesharing has so far not been adopted as widely as expected. A recent survey-based study reveals that the most critical reasons for its unpopularity are the inconvenience, lack of trust and motivation. In particular, traveling with strangers, which gives rise to social discomfort and safety concerns, turns out the most important factor why people are not willing to give or take rides from others. Motivated by these findings, in this project, we focus on improving this issue and propose social-media-based dynamic ridesharing services to address this problem. Specifically, this project will cover the following topics: 1) social-aware top-k dynamic ridesharing matching services, 2) interest-aware top-k dynamic ridesharing matching services, 3) social-interest mixed top-k dynamic ridesharing matching services. The success of this project helps providing the theoretical basis and methodology supporting for studying social-media-based dynamic ridesharing services. Meanwhile, it can also encourage people to join the ridesharing and promote the enormous social and environmental benefits.

车辆合乘，即具有相似行程和出行时间的多人合乘同一车辆出行，具有诸多优点，例如，方便公众出行，提高道路和车辆资源利用率，缓解城市交通拥堵，促进节能减排，降低养车费用等。然而实际生活中车辆合乘的成功率比较低，人们选择合乘出行的积极性不高。相关研究调查显示，和陌生人合乘引起的不舒适以及安全问题是影响车辆合乘实施的最大障碍。因此，改善用户的合乘体验成为提高车辆合乘成功率的关键。针对解决这一问题的必要性和迫切性，本项目提出了基于社交媒体的动态车辆合乘服务研究思路。具体研究内容包括：1）基于用户关系的 top-k 动态车辆合乘匹配方法，2）基于用户兴趣的 top-k 动态车辆合乘匹配方法，3）混合用户关系与兴趣的 top-k 动态车辆合乘匹配方法。本项目的成功实施将为基于社交媒体的动态车辆合乘服务提供有力的理论与方法支撑，同时能更好地提高人们参与合乘出行的积极性，促使其社会和环保效益的有效发挥。

车辆合乘，即具有相似行程和出行时间的多人合乘同一车辆出行，具有诸多优点，例如， 方便公众出行，提高道路和车辆资源利用率，缓解城市交通拥堵，促进节能减排，降低养车费用等。然而实际生活中车辆合乘的成功率比较低，人们选择合乘出行的积极性不高。相关研究调查显示，和陌生人合乘引起的不舒适以及安全问题是影响车辆合乘实施的最大障碍。因此，改善用户的合乘体验成为提高车辆合乘成功率的关键。针对解决这一问题的必要性和迫切性，本项目提出了基于社交媒体的动态车辆合乘服务研究思路。具体研究内容包括：1）基于用户 关系的 top-k 动态车辆合乘匹配方法，2）基于用户兴趣的 top-k 动态车辆合乘匹配方法，3）混合用户关系与兴趣的 top-k 动态车辆合乘匹配方法。本项目已经按照原定计划如期并超额完成，项目执行期间一共发表中科院1、2区或CCF推荐的A、B类高水平期刊与会议论文10余篇，其中高水平期刊论文包括IEEE-TKDE、IEEE-TMM、ACM-TIST、IEEE-TNNLS、中国科学、Computer & Graphics等，高水平会议包括IEEE-ICDE、PVLDB、SSTD等，并申请相关发明专利1项，目前处于公开状态，开发动态共乘匹配查询服务原型系统一套。本项目在执行过程中，部分研究算法与本地的出租车和网约车调度公司进行了合作，并将部分算法集成到了实际系统中去进行验证，实际运行结果表明本项目所设计的订单派发方法在效率和合成率方面具有良好性能，该项目的研究成果已经申请国家发明专利1项，目前处于公开审查状态。针对项目研究成果，我们计划将本项目研究的实时订单派发算法应用到城市物流等领域，并计划开发相应原型系统并将其与地方物流企业合作，进一步验证本项目设计方法在实际场景中的落地情况。本项目的成功实施将为基于社交媒体的动态车辆合乘服务提供有力的理论与方法支撑，同时能更好地提高人们参与合乘出行的积极性，促使其社会和环保效益的有效发挥。