CN107103505A - 一种用于高校学生私人自行车共享的用户特征匹配方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种用于高校学生私人自行车共享的用户特征匹配方法，包括步骤：1)获取私人自行车共享系统的资料；2)对于需求池D中的每个需求者d，遍历供应池A中的每个供应者a，对硬指标进行精确匹配，剔除不符合条件的供应者，生成新的供应池A’；3)对于需求池D中的每个需求者d，遍历供应池A’中的每个供应者a’，对软指标进行模糊匹配，得到各软指标的匹配因子；4)对于需求池D中的每个需求者d，遍历供应池A’中的每个供应者a’，计算每个a’的匹配优度，匹配优度最大的a’与d匹配成功；5)输出需求池D中的每个需求者d的最终匹配结果。本发明能够同时保证匹配的成功率和正确率，有效推动高校学生私人自行车共享系统的建设工作，具有实际推广价值。

Description

一种用于高校学生私人自行车共享的用户特征匹配方法

技术领域

本发明涉及高校自行车交通管理领域，尤其是指一种用于高校学生私人自行车共享的用户特征匹配方法。

背景技术

作为一种经济、环保和可持续的交通运输方式，自行车出行被许多城市视作解决城市交通拥堵问题和缓解环境污染问题的可行手段。高校作为城市的重要组成部分，也在积极发展包括自行车交通在内的可持续交通系统。比如，我国清华大学和同济大学、美国南佛罗里达大学和田纳西大学等国内外高校都引入了公共自行车系统。最初，高校引入的都是固定站点型公共自行车系统，但是这种系统存在站点容量有限和借还车不方便的问题。于是，无桩式共享自行车系统得到了发展，如今中国流行的ofo、南佛罗里达大学推广的公共自行车系统都属于这种类型。然而，无桩式共享自行车系统仍未能解决甚至为高校自行车管理带来了问题：(1)仍无法解决潮汐交通造成的上下课高峰期自行车供应量不足的问题；(2)自行车的随处停放带来了乱停乱放的问题，增加了高校管理自行车的负担。

另一方面，我国部分高校的自行车保有量较高但是自行车的闲置率也很高。据华南理工大学的一项调查显示，大部分学生的自行车使用频率每周不超过6次。因此，可以考虑将私人自行车纳入共享系统，提倡在高校学生之间进行私人自行车共享。现有文献中仅有梅哲领等人和沈晗洋等人提出了通过逆向收购学生私人自行车和废弃自行车建设高校公共自行车系统的方案。但是，上述方案仍处于设计阶段，没有解决高校学生自行车共享的核心问题：私人自行车共享更强调学生的个性化需求。自行车所有方有权选择将自行车的借用对象。自行车租赁方也有权对租用自行车的属性和供应方进行选择。

因此，本发明提出了用于高校学生自行车共享的用户特征匹配方法。该方法为一种融合了精确匹配策略和模糊匹配策略的混合匹配方法，能够在匹配精确度和匹配成功率之间取得一个较好的平衡，为高校学生私人自行车系统的建设运营提供良好的基础。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点和不足，提供一种用于高校学生私人自行车共享的用户特征匹配方法，能够较为高效率高质量地完成供需双方的匹配工作，推动高校学生私人自行车共享系统的发展。

为实现上述目的，本发明所提供的技术方案为：一种用于高校学生私人自行车共享的用户特征匹配方法，包括以下步骤：

1)获取私人自行车共享系统的资料，总共包括四方面的资料：私人自行车共享系统规划资料、供应池信息、需求池信息和匹配规则信息；

2)对于需求池D中的每个需求者d，遍历供应池A中的每个供应者a，对硬指标进行精确匹配，剔除不符合条件的供应者，生成新的供应池A’；

3)对于需求池D中的每个需求者d，遍历供应池A’中的每个供应者a’，对软指标进行模糊匹配，得到各软指标的匹配因子；

4)对于需求池D中的每个需求者d，遍历供应池A’中的每个供应者a’，计算每个a’的匹配优度，匹配优度最大的a’与d匹配成功；

5)输出需求池D中的每个需求者d的最终匹配结果。

在步骤1)中，所述私人自行车共享系统规划资料包括各共享站点的编号、位置、停车桩数量，从私人自行车共享系统设计方案获得规划资料；所述供应池信息是指提供私人共享自行车的学生的供应信息，包括共享时段、宿舍楼编号、期望共享价格、自行车颜色、自行车质量、供应方性别、供应方信用值，通过智能手机APP获得供应池信息；所述需求池信息是指借用私人共享自行车的学生的需求信息，包括共享时段、宿舍楼编号、期望共享价格、自行车颜色、自行车质量、需求方性别、需求方信用值，通过智能手机APP获得供应池信息；所述匹配规则信息包括各匹配指标的属性、编码方法、匹配权重和匹配规则，通过私人自行车共享系统运营者获得匹配规则信息。

在步骤2)中，对于需求池D中的每个需求者d，遍历供应池A中的每个供应者a，对硬指标进行精确匹配，剔除不符合条件的供应者，生成新的供应池A’。精确匹配规则根据运营经验决定，推荐的精确匹配规则如下：

①现有自行车共享系统的经验表明，自行车共享站点和用户的始发地或目的地的步行时间不宜超过5分钟，因此，需求者d和供应者a的宿舍楼之间的步行距离不应超过5分钟；

②供应方应该在需求方需要用车的时候提供共享私人自行车，而需求方应该在供应方需要用车的时候及时还车，因此，需求者d选择的共享时段应该包含在供应者a选择的共享时段内；

③需求者d的期望共享价格不应该低于供应者a的期望共享价格，否则供应者会不愿意共享自己的私人自行车。

在步骤3)中，对于需求池D中的每个需求者d，遍历供应池A’中的每个供应者a’，对软指标进行模糊匹配，得到各软指标的匹配因子，其模糊匹配规则如下：如果需求者d和供应者a’的软指标s相互匹配，则令需求者d和供应者a’的软指标s的匹配因子否则

在步骤4)中，对于需求池D中的每个需求者d，遍历供应池A’中的每个供应者a’，计算每个a’的匹配优度，匹配优度最大的a’与d匹配成功，其包括如下步骤：

4.1)为供应池A’中的每个供应者a’的硬指标的匹配因子赋值，即令需求者d和供应者a’的硬指标h的匹配因子

4.2)计算每个供应者a’的匹配优度，计算公式为：

式中：——供应者a’对于需求者d的匹配优度；

——软指标s的匹配权重；

——硬指标h的匹配权重；

|s|——软指标的个数；

|h|——硬指标的个数；

4.3)比较所有a’的匹配优度，匹配优度最大的a’与d匹配成功。

本发明与现有技术相比，具有如下优点与有益效果：

本发明在借鉴现有精确匹配算法和模糊匹配算法的基础上，设计了一种混合匹配策略，从而得到一种用于高校学生自行车共享的用户特征匹配方法。首次对高校学生私人自行车共享进行研究；首次将用户特征匹配策略应用于自行车共享系统中，实现了匹配精确度和匹配成功率之间的较好平衡；能够满足高校学生的个性化需求，为高校学生私人自行车共享奠定理论基础，具有较强的推广价值。

附图说明

图1为本发明方法的工作流程图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明作进一步说明。

参见图1所示，本实施例所提供的用于高校学生私人自行车共享的用户特征匹配方法，包括以下步骤：

1)获取参与私人自行车共享系统的资料，总共包括四方面的资料：私人自行车共享系统规划资料、供应池信息、需求池信息和匹配规则信息；

2)对于需求池D中的每个需求者d，遍历供应池A中的每个供应者a，对硬指标进行精确匹配，剔除不符合条件的供应者，生成新的供应池A’；

3)对于需求池D中的每个需求者d，遍历供应池A’中的每个供应者a’，对软指标进行模糊匹配，得到各软指标的匹配因子；

4)对于需求池D中的每个需求者d，遍历供应池A’中的每个供应者a’，计算每个a’的匹配优度，匹配优度最大的a’与d匹配成功；

5)输出需求池D中的每个需求者d的最终匹配结果。

在步骤1)中，所述私人自行车共享系统规划资料包括各共享站点的编号、位置、停车桩数量，从私人自行车共享系统设计方案获得规划资料；所述供应池信息是指提供私人共享自行车的学生的供应信息，包括共享时段、宿舍楼编号、期望共享价格、自行车颜色、自行车质量、供应方性别、供应方信用值，通过智能手机APP获得供应池信息；所述需求池信息是指借用私人共享自行车的学生的需求信息，包括共享时段、宿舍楼编号、期望共享价格、自行车颜色、自行车质量、需求方性别、需求方信用值，通过智能手机APP获得供应池信息；所述匹配规则信息包括各匹配指标的属性、编码方法、匹配权重和匹配规则，通过私人自行车共享系统运营者获得匹配规则信息。

在步骤2)中，对于需求池D中的每个需求者d，遍历供应池A中的每个供应者a，对硬指标进行精确匹配，剔除不符合条件的供应者，生成新的供应池A’。精确匹配规则根据运营经验决定，推荐的精确匹配规则如下：

①现有自行车共享系统的经验表明，自行车共享站点和用户的始发地或目的地的步行时间不宜超过5分钟，因此，需求者d和供应者a的宿舍楼之间的步行距离不应超过5分钟；

②供应方应该在需求方需要用车的时候提供共享私人自行车，而需求方应该在供应方需要用车的时候及时还车，因此，需求者d选择的共享时段应该包含在供应者a选择的共享时段内；

③需求者d的期望共享价格不应该低于供应者a的期望共享价格，否则供应者会不愿意共享自己的私人自行车。

在步骤3)中，对于需求池D中的每个需求者d，遍历供应池A’中的每个供应者a’，对软指标进行模糊匹配，得到各软指标的匹配因子，其模糊匹配规则如下：如果需求者d和供应者a’的软指标s相互匹配，则令需求者d和供应者a’的软指标s的匹配因子否则

在步骤4)中，对于需求池D中的每个需求者d，遍历供应池A’中的每个供应者a’，计算每个a’的匹配优度，匹配优度最大的a’与d匹配成功，其包括如下步骤：

4.1)为供应池A’中的每个供应者a’的硬指标的匹配因子赋值，即令需求者d和供应者a’的硬指标h的匹配因子

4.2)计算每个供应者a’的匹配优度，计算公式为：

式中：——供应者a’对于需求者d的匹配优度；

——软指标s的匹配权重；

——硬指标h的匹配权重；

|s|——软指标的个数；

|h|——硬指标的个数；

4.3)比较所有a’的匹配优度，匹配优度最大的a’与d匹配成功。

下面结合具体案例对本发明作进一步说明，如下：

以华南理工大学五山校区为背景进行案例研究，由于实际运营数据的缺乏，采用蒙特卡洛仿真方法进行模拟研究。为了比较本发明提出的用户特征匹配方法与传统精确匹配方法和模糊匹配方法在性能上的优劣，设置了三种仿真场景。仿真参数通过问卷调查和查阅历史文献获得，如下表1所示。

表1仿真场景及参数设置^a

a.由于相关数据的缺乏，本案例并未考虑学生的信用值。

b.各匹配指标的权重根据一项问卷调查获得。权重越大，该指标对学生而言越重要。

c.共享私人自行车需求的方差小于均值，因此假设其服从二项分布；而共享私人自行车需求的方差大于均值，因此假设其服从负二项分布。

d.该分布的参数为调查中男生的比例。

e.该分布的参数通过数值仿真获得。

使用Matlab平台编写代码，输入上述数据运行仿真程序，得到结果如下表2所示。

表2仿真结果

综上所述，在采用以上方案后，本发明提出的用于高校学生私人自行车共享的用户特征匹配方法在需求覆盖率上远高于精确匹配策略，在匹配优度上远高于模糊匹配策略，能够有效融合精确匹配和模糊匹配的优势，同时达到让人满意的匹配成功率和正确率，有效推动高校学生私人自行车共享系统的建设工作，具有实际推广价值，值得推广。

以上所述之实施例子只为本发明之较佳实施例，并非以此限制本发明的实施范围，故凡依本发明之形状、原理所作的变化，均应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (5)

1.一种用于高校学生私人自行车共享的用户特征匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)获取私人自行车共享系统的资料，总共包括四方面的资料：私人自行车共享系统规划资料、供应池信息、需求池信息和匹配规则信息；

2)对于需求池D中的每个需求者d，遍历供应池A中的每个供应者a，对硬指标进行精确匹配，剔除不符合条件的供应者，生成新的供应池A’；

3)对于需求池D中的每个需求者d，遍历供应池A’中的每个供应者a’，对软指标进行模糊匹配，得到各软指标的匹配因子；

4)对于需求池D中的每个需求者d，遍历供应池A’中的每个供应者a’，计算每个a’的匹配优度，匹配优度最大的a’与d匹配成功；

5)输出需求池D中的每个需求者d的最终匹配结果。

2.根据权利要求1所述的一种用于高校学生私人自行车共享的用户特征匹配方法，其特征在于：在步骤1)中，所述私人自行车共享系统规划资料包括各共享站点的编号、位置、停车桩数量，从私人自行车共享系统设计方案获得规划资料；所述供应池信息是指提供私人共享自行车的学生的供应信息，包括共享时段、宿舍楼编号、期望共享价格、自行车颜色、自行车质量、供应方性别、供应方信用值，通过智能手机APP获得供应池信息；所述需求池信息是指借用私人共享自行车的学生的需求信息，包括共享时段、宿舍楼编号、期望共享价格、自行车颜色、自行车质量、需求方性别、需求方信用值，通过智能手机APP获得供应池信息；所述匹配规则信息包括各匹配指标的属性、编码方法、匹配权重和匹配规则，通过私人自行车共享系统运营者获得匹配规则信息。

3.根据权利要求1所述的一种用于高校学生私人自行车共享的用户特征匹配方法，其特征在于，在步骤2)中，对于需求池D中的每个需求者d，遍历供应池A中的每个供应者a，对硬指标进行精确匹配，剔除不符合条件的供应者，生成新的供应池A’，其中精确匹配规则根据运营经验决定，推荐的精确匹配规则如下：

①现有自行车共享系统的经验表明，自行车共享站点和用户的始发地或目的地的步行时间不宜超过5分钟，因此，需求者d和供应者a的宿舍楼之间的步行距离不应超过5分钟；

②供应方应该在需求方需要用车的时候提供共享私人自行车，而需求方应该在供应方需要用车的时候及时还车，因此，需求者d选择的共享时段应该包含在供应者a选择的共享时段内；

③需求者d的期望共享价格不应该低于供应者a的期望共享价格，否则供应者会不愿意共享自己的私人自行车。

4.根据权利要求1所述的一种用于高校学生私人自行车共享的用户特征匹配方法，其特征在于，在步骤3)中，对于需求池D中的每个需求者d，遍历供应池A’中的每个供应者a’，对软指标进行模糊匹配，得到各软指标的匹配因子，其模糊匹配规则如下：如果需求者d和供应者a’的软指标s相互匹配，则令需求者d和供应者a’的软指标s的匹配因子否则

5.根据权利要求1所述的一种用于高校学生私人自行车共享的用户特征匹配方法，其特征在于，在步骤4)中，对于需求池D中的每个需求者d，遍历供应池A’中的每个供应者a’，计算每个a’的匹配优度，匹配优度最大的a’与d匹配成功，其包括如下步骤：

4.1)为供应池A’中的每个供应者a’的硬指标的匹配因子赋值，即令需求者d和供应者a’的硬指标h的匹配因子

4.2)计算每个供应者a’的匹配优度，计算公式为：

式中：——供应者a’对于需求者d的匹配优度；

——软指标s的匹配权重；

——硬指标h的匹配权重；

|s|——软指标的个数；

|h|——硬指标的个数；

4.3)比较所有a’的匹配优度，匹配优度最大的a’与d匹配成功。