CN108960938A - 基于竞价机制的环境感知共享交通工具计价方法 - Google Patents

Abstract

一种基于竞价机制的环境感知共享交通工具计价方法，主要用于解决在多用户使用环境感知共享交通工具时存在竞争的情况下，对用户使用共享交通工具进行计价计算的问题，属于软件工程与物联网交叉领域；其特征在于，通过对共享交通工具的停放地点、使用时间段，以及用户信誉来综合评定用户使用共享交通工具的基础计价，当多个用户对所述环境感知共享交通工具存在使用竞争时，通过提出的竞价机制决定多用户的使用方案，从而实现服务提供方和用户之间的双赢。

Description

基于竞价机制的环境感知共享交通工具计价方法

技术领域

本发明涉及一种基于竞价机制的环境感知共享交通工具计价方法，属于软件工程与物联网交叉领域。

背景技术

共享经济(Sharing Economy)的一般定义是拥有闲置资源的机构或个人有偿让渡资源使用权给他人，让渡者获取回报，分享者利用分享自己的闲置资源创造价值。共享交通工具是指企业在校园、地铁站点、公交站点、居民区、商业区、公共服务区等提供自行车交通工具共享服务，是一种分时租赁模式。

目前共享交通工具很受人们欢迎，由于共享交通工具的出现，极大的方便了人们的出行，丰富了出行方式的选择，然而目前的共享交通工具在使用计价上仍比较单一，以共享单车为例，摩拜公司的一款共享单车Mobike的计费方式是1元/30分钟，ofo的计费方式是1元/小时，如果能够通过学生或者老师的审核认证，则可以享受半价优惠，0.5元/小时，哈喽单车的计费是，正常情况下“Hellobike”的租赁费用是每半小时1元，但在23时至次日6时可免费骑行，用户在10分钟内换乘可享有一定时间的免费，从以上共享交通工具的计价方式可以看出，共享交通工具的计价很单一，不考虑共享交通工具的停放地点、使用时间段等因素，对用户来说，有的用户经常使用共享交通工具，甚至是某种共享交通工具的忠实粉丝，但依然没有享受到价格降低的优惠，因此，需要一种个性化的共享交通工具计价方式来解决这些问题。

社会资源是有限的，服务提供方并不能随时随地为所有用户同时提供等价服务，共享交通工具的使用也是如此，因此，通过竞价机制，解决用户需求和有限共享资源资源之间的矛盾，并最终实现双赢至关重要；本发明提出一种协调共享资源和用户之间、用户和用户之间利益平衡的竞价机制，以更好地满足用户需求，例如，用户一的需求和用户二的需求存在差异时，其中一位用户会根据自己需求的重要性进行加价，此时共享交通工具会询问另一个用户是否接受降价从而使其适应其他用户的需求，或者，共享交通工具询问两个用户是否都接受收费降价从而平衡两者的需求。

发明内容

一种基于竞价机制的环境感知共享交通工具计价方法，主要用于解决在多用户使用环境感知 共享交通工具时存在竞争的情况下，对用户使用共享交通工具进行计价计算的问题，属于软件工程与物联网交叉领域；其特征在于，通过对共享交通工具的停放地点、使用时间段，以及用户信誉来综合评定用户使用共享交通工具的基础计价，当多个用户对所述环境感知 共享交通工具存在使用竞争时，通过提出的竞价机制决定多用户的使用方案，从而实现服务提供方和用户之间的双赢；具体地，包括如下步骤：

步骤S1）根据所述共享交通工具的停放地点、使用时间段、以及用户信誉综合评定用户使用共享交通工具的基础计价；

步骤S2）当有多个用户同时竞争同一共享交通工具时，将其相关资源输入竞价机制，决定最终的共享交通工具协调使用方案。

其中，步骤S1还包括：

步骤S11）根据共享交通工具的停放地点进行计价：首先，从历史数据获取在地点i的考虑的共享交通工具的第j天的使用率UR_ij，用n表示一天当中地点i所停放考虑的共享交通工具被扫描使用的次数，N表示一天当中地点i出现考虑的共享交通工具的总数，UR_ij统计计算如下：

(1)

利用共享交通工具的使用率历史数据，基于简易平均法中的加权平均法对停放在地点i的考虑的共享交通工具的其中一辆共享交通工具被使用的概率（P_i）进行预测，用a表示第j天的其他外部情况对所述共享交通工具的使用率的影响权重，例如，放假期间使用率较低，此时a较大，M表示样本所占据的天数；明显地，在地点i使用所述共享交通工具的概率的预测结果将随着历史数据随时间的增加而变得更加准确预测计算如下：

(2)

步骤S12）基于共享交通工具的使用时间段进行计价：首先，类似于权利要求项2的使用率计算，从共享交通工具的历史数据获取地点i的第j天的第k小时的所考虑的共享交通工具的使用率UR_jk，用h表示地点i的第j天的第k小时的共享交通工具被扫描使用的次数，H表示第j天第k小时的共享交通工具出现在地点i并停放的数量，其中标记每小时为一个时间段，UR_jk计算如下：

(3)

利用共享交通工具的使用率历史数据，基于简易平均法中的加权平均法地点i的所述共享交通工具每个时间段的使用率进行预测，M表示样本占据的天数，UR_predict_k 是一条与时间段（k）有关的非线性曲线，表示在下一天第k个时间段使用停放在地点i的共享交通工具的使用率；预测计算如下：

(4)

步骤S13）基于共享交通工具数量对共享交通工具的使用进行计价：通过k-平均聚类算法对分布在共享交通工具周围的用户根据距离进行聚类，计算所考虑的区域内一种指定共享交通工具的数量与用户人数的比例关系，从而进一步对使用所考虑区域内使用共享交通工具的费用进行个性化计价；具体地，在考虑的一个大区域内，用户总数为U位，共享交通工具总数是C个，标记的地点有D个；其中，每个用户u_x使用一个三元组标记，即 {用户编号，纬度，经度}；构建好用户和指定共享交通工具的分布模型后，使用平均聚类算法，对用户根据距离进行聚类，聚类过程包含如下步骤：

步骤S131）在地点d附近各任意选一个用户u_x作为k-means算法第一次迭代的选择对象第一次共选择D位用户；

步骤S132）以这D位用户为起始点，将所有N位用户根据物理距离聚类成D个用户簇；并计算每个聚类的平均值；

步骤S133）不断根据新的均值点更新聚类中心，直到聚类得到稳定的聚类中心不再发生变化的用户聚类，用户聚类完成；

步骤S134）以这D个聚类中心为原点，以得到的聚类之间最小距离的一半作为半径，划定D个区域，此时，一些用户将被划到区域外，统计聚类原点所在区域的指定共享交通工具的数量c_i，并计算各个区域的共享交通工具数量与用户数量的比例，g_i表示区域i内统计的共享交通工具数量，s_i表示所有区域外的距离该聚类中心较近的潜在可使用共享交通工具数量，G_i表示区域i内的用户数量，S_i表示所有区域外的距离该聚类中心较近的潜在用户数量；计算如下：

(5)

其中，当区域划分半径较大时，对应的也较大，相对地，较小。

步骤S14）基于用户信誉进行计价：将信誉评估划分为用户信誉评估、群体信誉评估和共享交通工具自身信誉评估；具体地，包含如下步骤：

步骤S141）用户信誉（）评估计算如下：

(6)

其中，，Degree_QJ表示对所述共享 交通工具的友好程度；Degree_GC表示对其他共享产品的友好程度，且 ，友好程度的评估是部署在共享交通工具或者其他共享产品的压力传感器组接受不正常压 力的情形进行综合计算，例如，用户对所述共享交通工具的友好程度评估为： 这里，CS_i表示超过共享交通工具内各个物品压力峰 值的次数；C是第i个物品最多能承受的超阈值受压次数，N表示该共享交通工具内的记录的 物品数量；YL：超过所述峰值的平均压力，YLMAX表示物理的平均损坏压力；u表示调整系数；其中，RU_u_i表示与用户u_i有关联的使用了所述共享交通工具的小伙 伴对用户u_i的信誉打分；n是参与打分的小伙伴数量；，其 中，RP_times_k表示平台k对用户u_i的信誉打分；t是用户ui在该平台使用所述共享交通工具的次 数；其中，所述的平台对用户u_i的信誉打分的计算为：， 这里，rp1是用户ui积极行为的加分，rp2是用户u_i消极行为的减分；

步骤S142）群体信誉（）评估计算如下：

(7)

其中，ZScore_j表示群体所在的机构对群体j的专家评分；比如：一个百度员工群体相比小公 司的机构评分要高；ZScore_j表示有关联群体对群体j的平均打分，即： 这里，qunti_ij是第i个群体对群体j的打分；QT是群体数量；GScore_j表示根据群体内部个人 历史信誉数据对群体的综合打分，即：这里，GR 是群体内部个体数量；

步骤S143）共享交通工具自身信誉（）评估计算如下：

根据用户对使用所述共享交通工具时的平均打分和共享交通工具的自身广告投入效益评估所述共享交通工具自身的信誉，具体计算如下：

(8)

其中，表 时US位用户对共享交通工具自身的平均打分；uscorei是第i 个用户对所述共享交通工具自身的综合打分；US是参与打分用户数量；表 示所述共享交通工具自身的自身广告投入效益；M_lirun表示利润，M_guanggao表示广告支 出;

步骤S144）综上，综合信誉计算结果为：

(9)

其中，a_i是调整系数，通过学习得到。

步骤S15）根据以上步骤，用户u_i使用共享交通工具y的基础计价为：

(10)

其中，是综合计价系数，即：；表示对综合计价系数 （Factor_Valuation）的归一化调整参数，由数据训练得出，表示地点i的商业繁华程度、基础 设施建设优劣、人口等等因素对实际计价的偏差调整系数，由数据训练得出；该基础计价公 式表明，当所述的综合计价系数小于H时，所述对使用共享交通工具的实际计价将从原始计 价的基础上上涨，若所述的综合计价系数大于H时，实际的共享交通工具计价将从原始计价 的基础上下降，若所述的预测概率为H时，实际的计价将维持不变，H将有学习得到。

一种基于竞价机制的环境感知共享交通工具计价方法，步骤S2还包括：

问题描述：N位用户参与到同一共享交通工具的使用竞争中，他们的基础计价分别位M（u_i）（i<N+1），由权利要求项2计算得出；但是，由于N位用户的具体需求不同，他们使用所述共享交通工具的时间点不一致，从而产生使用矛盾；

解决方案：提出了一种竞价机制，为用户提供个性化服务的同时，通过有偿协商用户之间的需求，最终达到用户、公交交通工具的利益都最大化；具体地，若N位用户都接受共享交通工具指定的时间点，则对着N位用户根据其信誉都进行降价，对共享交通工具而言，这N位用户都接受了服务，因此收益增加，对用户而言，都根据自己的信誉进行了降价；若N位用户中其中一些只愿意在自己的时间点接受共享交通工具的服务，则这些用户增价一获得独自使用权，最终将由出价最多的用户获取最终的使用权利，即在该用户的时间点使用，然后询问其他用户是否愿意以降价为补偿接收权利方用户的时间点接受服务，若愿意，则共享交通工具对该用户的降价根据愿意协调用户的信誉进行降价，对于共享交通工具而言，通过协调，和其中一个用户的最大加价，总的收益上升，而在资源有限的情况下，某一个用户虽然进行了加价，但他获得了自己的时间点接收服务的权利，而其他用户的价格也得到了降低。

例如，N=2时，用户u1的基础计价是M（u1），用户u2的基础竞价是M（u2），用户u1的使用需求是在时间点t1使用共享交通工具，用户u2的使用需求是在时间点t2使用该共享交通工具，而所述的共享交通工具在规定时间点到达用户u1和u2所在地点是时间点t0，且t0≠t1≠t2，在这种情况下，竞价机制是：协商用户u1和u2，是否两位用户愿意都以使用价格的降价为奖励在共享交通工具的指定时间t0上车，有三种情况：

情况一：若两者都愿意，则两为用户的最终计价分别为u₁：M（u₁）-a₁*M₀，a₁为用户u₁的信誉，M₀是单位降价，u₂：M（u₂）-a₂*M₀，a₂是用户u₂的信誉；此时共享交通工具的收益是M（u₁）-a₁*M₀ +M（u₂）-a₂*M₀；

情况二：若用户u₁认为自己的时间点不能被耽误，以M₁为增价提出对该共享交通工具的使用权，共享交通工具会询问用户u₂是否愿意以降价为奖励接受在t₁时刻使用共享交通工具；若愿意，则两位用户的最终计价分别为u₁：M（u₁）+M₁；u₂：M（u₂）-a₂*M₁；此时共享交通工具的收益是M（u₁）+M₁ + M（u₂）-a₂*M₁；

情况三：若用户u₂认为自己的时间点不能被耽误，以M₂为增价提出对该共享交通工具的使用权，共享交通工具会询问用户u₁是否愿意以降价为奖励接受在t2时刻使用共享交通工具；若愿意，则两位用户的最终计价分别为u₁：M（u₁）-a₁*M₂；u₂：M（u₂）+M₂；此时共享交通工具的收益是M（u₁）-a₁*M₂ +M（u₂）+M₂；

当N位用户参与到竞争时，用五元组标记用户信息：{u_i，t_i，M（u_i），a_i，M_i}，a_i表示用户u_i的信誉，u_i表示用户，t_i表示用户使用共享交通工具的时间点，M（u_i）表示用户的基础计价，M_i表示用u_i的加价，用二元组标记共享交通工具：{t₀，M₀}，t₀表示共享交通工具的服务提供时间点，M₀表示单位降价；综合计算如下：

情况一：N位用户都接受在t₀时间点下的指定共享交通工具到达地点A的时间点，则，N位用户的最终计价为：M（u_i）-a_i*M₀；此时共享交通工具的计价为：∑_i≤N（M（u_i）-a_i*M₀）；

情况二和情况三：N位用户最终只能接收其中一位的时间点作为自己的共享交通工具使用时间点；此时，N位用户的最终计价分别位：u_k：M（u_k）+M_k，u_i（i≠k）：M（u_i）+a_i*（M_k/（-1））；此时，共享交通工具的收益是： M（u_k）+M_k+∑_i≤H（M（u_i）+a_i*（M_k/（-1））），其中k表示选择增加用户中增加最多的用户的序号，H是N位用户中接受最终共享交通工具服务的用户。

附图说明

图1是一种基于竞价机制的环境感知共享交通工具计价方法的具体实施流程图；

图2是一种基于竞价机制的环境感知共享交通工具计价方法根据用户聚类得到划分区域的实施流程图；

图3是一种基于竞价机制的环境感知共享交通工具计价方法的信誉计算的实施流程图；

图4是一种基于竞价机制的环境感知共享交通工具计价方法的竞价机制的具体实施流程图。

有益效果

本发明是一种基于竞价机制的环境感知共享交通工具计价方法，主要用于解决在多用户使用环境感知共享交通工具时存在竞争的情况下，对用户使用共享交通工具进行计价计算的问题，属于软件工程与物联网交叉领域；其特征在于，通过对共享交通工具的停放地点、使用时间段，以及用户信誉来综合评定用户使用共享交通工具的基础计价，当多个用户对所述环境感知 共享交通工具存在使用竞争时，通过提出的竞价机制决定多用户的使用方案，从而实现服务提供方和用户之间的双赢；主要的有益效果如下：

1） 用户使用共享交通工具时，综合共享交通工具的停放地点、使用时间段，以及用户信誉等方面以提供个性化的基础计价方案；

2） 在共享交通工具资源有限的情况下，解决了多位用户在竞争使用同一共享交通共具时的使用权和多用户使用方案问题；

3） 提出了一个信誉计算方法和具体实施方案，用户信誉的计算是基于用户的社交关系、所属群体、以及共享交通工具自身对用户友善程度的评价；

4） 提出了一种有效计价区域的划分方法和具体实施方案，即分布在以地点为区域划分的共享交通工具和周围的有效用户之间存在潜在使用关系，通过将用户根据距离及逆行聚类，从而更好的为用户推荐共享交通工具，最终在计价上给与优惠。

5） 能够对某个区域内用户使用该区域共享交通工具的概率和该区域的所属的共享交通工具使用率进行预测。

具体实施方式

本发明是一种基于竞价机制的环境感知共享交通工具计价方法，通过基础计价和竞价机制调价得到最终的计价，具体实施方式如下：

如图1所示，是一种基于竞价机制的环境感知共享交通工具计价方法的总的实施流程图，包括如下步骤：

如图1中的步骤001，计算共享交通工具的日使用率（UR_ij）；

如图1中的步骤002，预测区域内用户使用共享交通工具的概率（P_i）；

如图1中的步骤003，预测在地点i的共享交通工具的使用率（UR_predict_k）；

如图1中的步骤004，计算区域i的用户和共享交通工具的相对比例（R_i）；

如图1中的步骤005，计算综合信誉信誉（Factor_xinyu）；

如图1中的步骤006，计算用户的基础计价（M(u_i)）；

如图1中的步骤007，通过竞价机制调整用户计价；

如图1中的步骤008，输出最终的用户计价（M（u_i））。

如图2所示，是采用k-means算法对用户进行聚类并根据聚类结果划分计价区域方法的具体实施方式，最终通过求共享交通工具数量与用户数量之比对区域和区域内的用户进行相对数量的评估。

如图3所示，是一种基于竞价机制的环境感知共享交通工具计价方法计算信誉的具体实施方式，包括如下步骤

如图1中的步骤S141，计算用户信誉（Reputation_user）；

如图1中的步骤S142，计算群体信誉（Reputation_group）；

如图1中的步骤S143，计算共享交通工具信誉（Reputation_share）；

如图1中的步骤S144，计算综合信誉（Factor_xinyu）。

如图4所示，是一种基于竞价机制的环境感知共享交通工具计价方法的竞价机制，具体方案包括如下步骤：

如图4中的步骤001，用五元组{u_i, t_i, M(u_i), a_i, M_i}标记用户，a_i表示用户u_i的信誉，u_i表示用户，t_i表示用户使用共享交通工具的时间点，M（u_i）表示用户的基础计价，M_i表示用u_i的加价；

如图4中的步骤002，用二元组{t₀, M₀}标记共享交通工具，t₀表示共享交通工具的服务提供时间点，M₀表示单位降价；

如图4中的步骤003，选择规定时间内增价最高的的用户增价（M_i）；

如图4中的步骤004，根据信誉计算其他用户的降价以及最终计价；

如图4中的步骤005，计算共享交通工具的最终收益。

Claims (3)

1.一种基于竞价机制的环境感知共享交通工具计价方法，主要用于解决在多用户使用环境感知 共享交通工具时存在竞争的情况下，对用户使用共享交通工具进行计价计算的问题，属于软件工程与物联网交叉领域；其特征在于，通过对共享交通工具的停放地点、使用时间段，以及用户信誉来综合评定用户使用共享交通工具的基础计价，当多个用户对所述环境感知 共享交通工具存在使用竞争时，通过提出的竞价机制决定多用户的使用方案，从而实现服务提供方和用户之间的双赢；具体地，包括如下步骤：

步骤S1）根据所述共享交通工具的停放地点、使用时间段、以及用户信誉综合评定用户使用共享交通工具的基础计价；

步骤S2）当有多个用户同时竞争同一共享交通工具时，将其相关资源输入竞价机制，决定最终的共享交通工具协调使用方案。

2.根据权利要求项1所述的一种基于竞价机制的环境感知共享交通工具计价方法，其特征在于，步骤S1还包括：

步骤S11）根据共享交通工具的停放地点进行计价：首先，从历史数据获取在地点i的考虑的共享交通工具的第j天的使用率UR_ij，用n表示一天当中地点i所停放考虑的共享交通工具被扫描使用的次数，N表示一天当中地点i出现考虑的共享交通工具的总数，UR_ij统计计算如下：

(1)

利用共享交通工具的使用率历史数据，基于简易平均法中的加权平均法对停放在地点i的考虑的共享交通工具的其中一辆共享交通工具被使用的概率（P_i）进行预测，用a表示第j天的其他外部情况对所述共享交通工具的使用率的影响权重，例如，放假期间使用率较低，此时a较大，M表示样本所占据的天数；明显地，在地点i使用所述共享交通工具的概率的预测结果将随着历史数据随时间的增加而变得更加准确预测计算如下：

(2)

步骤S12）基于共享交通工具的使用时间段进行计价：首先，类似于权利要求项2的使用率计算，从共享交通工具的历史数据获取地点i的第j天的第k小时的所考虑的共享交通工具的使用率UR_jk，用h表示地点i的第j天的第k小时的共享交通工具被扫描使用的次数，H表示第j天第k小时的共享交通工具出现在地点i并停放的数量，其中标记每小时为一个时间段，UR_jk计算如下：

(3)

利用共享交通工具的使用率历史数据，基于简易平均法中的加权平均法地点i的所述共享交通工具每个时间段的使用率进行预测，M表示样本占据的天数，UR_predict_k 是一条与时间段（k）有关的非线性曲线，表示在下一天第k个时间段使用停放在地点i的共享交通工具的使用率；预测计算如下：

(4)

步骤S13）基于共享交通工具数量对共享交通工具的使用进行计价：通过k-平均聚类算法对分布在共享交通工具周围的用户根据距离进行聚类，计算所考虑的区域内一种指定共享交通工具的数量与用户人数的比例关系，从而进一步对使用所考虑区域内使用共享交通工具的费用进行个性化计价；具体地，在考虑的一个大区域内，用户总数为U位，共享交通工具总数是C个，标记的地点有D个；其中，每个用户u_x使用一个三元组标记，即 {用户编号，纬度，经度}；构建好用户和指定共享交通工具的分布模型后，使用平均聚类算法，对用户根据距离进行聚类，聚类过程包含如下步骤：

步骤S131）在地点d附近各任意选一个用户u_x作为k-means算法第一次迭代的选择对象第一次共选择D位用户；

步骤S132）以这D位用户为起始点，将所有N位用户根据物理距离聚类成D个用户簇；并计算每个聚类的平均值；

步骤S133）不断根据新的均值点更新聚类中心，直到聚类得到稳定的聚类中心不再发生变化的用户聚类，用户聚类完成；

步骤S134）以这D个聚类中心为原点，以得到的聚类之间最小距离的一半作为半径，划定D个区域，此时，一些用户将被划到区域外，统计聚类原点所在区域的指定共享交通工具的数量c_i，并计算各个区域的共享交通工具数量与用户数量的比例，g_i表示区域i内统计的共享交通工具数量，s_i表示所有区域外的距离该聚类中心较近的潜在可使用共享交通工具数量，G_i表示区域i内的用户数量，S_i表示所有区域外的距离该聚类中心较近的潜在用户数量；计算如下：

(5)

其中，当区域划分半径较大时，对应的也较大，相对地，较小;

步骤S14）基于用户信誉进行计价：将信誉评估划分为用户信誉评估、群体信誉评估和共享交通工具自身信誉评估；具体地，包含如下步骤：

步骤S141）用户信誉（）评估计算如下：

(6)

其中，，Degree_QJ表示对所述共享 交通工具的友好程度；Degree_GC表示对其他共享产品的友好程度，且， ，，友好程度的评估是部署在共享交通工具或者其他共享产品的压力传感器组 接受不正常压力的情形进行综合计算，例如，用户对所述共享交通工具的友好程度评估为： 这里，CS_i表示超过共享交通工具内各个物品压力峰值的 次数；C是第i个物品最多能承受的超阈值受压次数，N表示该共享交通工具内的记录的物品 数量；YL：超过所述峰值的平均压力，YLMAX表示物理的平均损坏压力；u表示调整系数；其中，RU_u_i表示与用户u_i有关联的使用了所述共享交通工具的 小伙伴对用户u_i的信誉打分；n是参与打分的小伙伴数量； ，其中，RP_times_k表示平台k对用户u_i的信誉打分；t是用户ui在该平台使用所述共享交通工具 的次数；其中，所述的平台对用户u_i的信誉打分的计算为：， 这里，rp1是用户ui积极行为的加分，rp2是用户u_i消极行为的减分；

步骤S142）群体信誉（）评估计算如下：

(7)

其中，ZScore_j表示群体所在的机构对群体j的专家评分；比如：一个百度员工群体相比小公 司的机构评分要高；ZScore_j表示有关联群体对群体j的平均打分，即： 这里，qunti_ij是第i个群体对群体j的打分；QT是群体数量；GScore_j表示根据群体内部个人 历史信誉数据对群体的综合打分，即： 这里，GR是群 体内部个体数量；

步骤S143）共享交通工具自身信誉（）评估计算如下：

根据用户对使用所述共享交通工具时的平均打分和共享交通工具的自身广告投入效益评估所述共享交通工具自身的信誉，具体计算如下：

(8)

其中，表 时US位用户对共享交通工具自身的平均打分；uscorei是第i个 用户对所述共享交通工具自身的综合打分；US是参与打分用户数量；表示所述 共享交通工具自身的自身广告投入效益；M_lirun表示利润，M_guanggao表示广告支出;

步骤S144）综上，综合信誉计算结果为：

(9)

其中，a_i是调整系数，通过学习得到;

步骤S15）根据以上步骤，用户u_i使用共享交通工具y的基础计价为：

(10)

其中，是综合计价系数，即：；表示对综合计价系数 （Factor_Valuation）的归一化调整参数，由数据训练得出，表示地点i的商业繁华程度、基础 设施建设优劣、人口等等因素对实际计价的偏差调整系数，由数据训练得出；该基础计价公 式表明，当所述的综合计价系数小于H时，所述对使用共享交通工具的实际计价将从原始计 价的基础上上涨，若所述的综合计价系数大于H时，实际的共享交通工具计价将从原始计价 的基础上下降，若所述的预测概率为H时，实际的计价将维持不变，H将有学习得到。

3.根据权利要求项1所述的一种基于竞价机制的环境感知共享交通工具计价方法，其特征在于，步骤S2还包括：

问题描述：N位用户参与到同一共享交通工具的使用竞争中，他们的基础计价分别位M（ui）（i<N+1），由权利要求项2计算得出；但是，由于N位用户的具体需求不同，他们使用所述共享交通工具的时间点不一致，从而产生使用矛盾；

解决方案：提出了一种竞价机制，为用户提供个性化服务的同时，通过有偿协商用户之间的需求，最终达到用户、公交交通工具的利益都最大化；具体地，若N位用户都接受共享交通工具指定的时间点，则对着N位用户根据其信誉都进行降价，对共享交通工具而言，这N位用户都接受了服务，因此收益增加，对用户而言，都根据自己的信誉进行了降价；若N位用户中其中一些只愿意在自己的时间点接受共享交通工具的服务，则这些用户增价通过获得独自使用权，最终将由出价最多的用户获取最终的使用权利，即在该用户的时间点使用，然后询问其他用户是否愿意以降价为补偿接收权利方用户的时间点接受服务，若愿意，则共享交通工具对该用户的降价根据愿意协调用户的信誉进行降价，对于共享交通工具而言，通过协调，和其中一个用户的最大加价，总的收益上升，而在资源有限的情况下，某一个用户虽然进行了加价，但他获得了自己的时间点接收服务的权利，而其他用户的价格也得到了降低;例如，N=2时，用户u1的基础计价是M（u1），用户u2的基础竞价是M（u2），用户u1的使用需求是在时间点t1使用共享交通工具，用户u2的使用需求是在时间点t2使用该共享交通工具，而所述的共享交通工具在规定时间点到达用户u1和u2所在地点是时间点t0，且t0≠t1≠t2，在这种情况下，竞价机制是：协商用户u1和u2，是否两位用户愿意都以使用价格的降价为奖励在共享交通工具的指定时间t0上车，有三种情况：

情况一：若两者都愿意，则两为用户的最终计价分别为u₁：M（u₁）-a₁*M₀，a₁为用户u₁的信誉，M₀是单位降价，u₂：M（u₂）-a₂*M₀，a₂是用户u₂的信誉；此时共享交通工具的收益是M（u₁）-a₁*M₀ +M（u₂）-a₂*M₀；

情况二：若用户u₁认为自己的时间点不能被耽误，以M₁为增价提出对该共享交通工具的使用权，共享交通工具会询问用户u₂是否愿意以降价为奖励接受在t₁时刻使用共享交通工具；若愿意，则两位用户的最终计价分别为u₁：M（u₁）+M₁；u₂：M（u₂）-a₂*M₁；此时共享交通工具的收益是M（u₁）+M₁ + M（u₂）-a₂*M₁；

情况三：若用户u₂认为自己的时间点不能被耽误，以M₂为增价提出对该共享交通工具的使用权，共享交通工具会询问用户u₁是否愿意以降价为奖励接受在t2时刻使用共享交通工具；若愿意，则两位用户的最终计价分别为u₁：M（u₁）-a₁*M₂；u₂：M（u₂）+M₂；此时共享交通工具的收益是M（u₁）-a₁*M₂ +M（u₂）+M₂；

当N位用户参与到竞争时，用五元组标记用户信息：{u_i，t_i，M（u_i），a_i，M_i}，a_i表示用户u_i的信誉，u_i表示用户，t_i表示用户使用共享交通工具的时间点，M（u_i）表示用户的基础计价，M_i表示用u_i的加价，用二元组标记共享交通工具：{t₀，M₀}，t₀表示共享交通工具的服务提供时间点，M₀表示单位降价；综合计算如下：

情况一：N位用户都接受在t₀时间点下的指定共享交通工具到达地点A的时间点，则，N位用户的最终计价为：M（u_i）-a_i*M₀；此时共享交通工具的计价为：∑_i≤N（M（u_i）-a_i*M₀）；

情况二和情况三：N位用户最终只能接收其中一位的时间点作为自己的共享交通工具使用时间点；此时，N位用户的最终计价分别位：u_k：M（u_k）+M_k，u_i（i≠k）：M（u_i）+a_i*（M_k/（H-1））；此时，共享交通工具的收益是： M（u_k）+M_k+∑_i≤H（M（u_i）+a_i*（M_k/（H-1））），其中k表示选择增加用户中增加最多的用户的序号，H是N位用户中接受最终共享交通工具服务的用户。