共享经济中智能推荐系统的应用与分析

（青岛科技大学高密校区，山东高密市，261500） 张逸洲 谢建华 赵浩宇 管浩翔 慈晓峰

共享经济是信息经济时代的新型商业模式，利用现代社会信息技术，实现商业信息的快速交流，从有限资源中开发最大经济价值[1]。智能推荐系统是共享经济中的核心信息技术，也是实现信息交流的重要依据，能够满足不同接入端的智能匹配要求。共享经济商业模式已经成为市场经济发展热点，如共享单车、滴滴打车等，都已经发展得较为成熟，共享经济模式有非常好的未来发展前景。故此，文章将汽车拼车智能推荐系统作为研究对象，对相关技术简单分析，以供参考。

1 汽车拼车智能推荐系统需求

在汽车拼车这一过程中，乘客与司机是共享经济中的两大活动主体，乘客目的是希望通过拼车出行，司机目的是希望通过拼车降低出行成本，并获得一定的经济利益[2]。在拼车过程中，司机与乘客在使用智能推荐系统时有不同的需求。

1.1 司机需求

司机希望能够最快接单，并获得最大经济效益。司机需求可以具化成几项：（1）行车方向一致，司机与乘客之间目的地相差不远；（2）司机与乘客位置接近，能够最快接到乘客，减少时间成本与油耗成本。系统应该结合司机需求，能够为其提供乘客位置信息、目的地信息，为司机匹配最佳乘客，满足司机的接单需求。同时，系统能够为司机提供形成路线，帮助司机完成将乘客送至目的地的要求，收取乘客费用。

1.2 乘客需求

乘客希望能够在短时间内上车，知晓乘车费用。乘客需求可以具化成以下几项：（1）行车方向一致，乘客目的地与司机目的地一致，并能够在最短时间内到达；（2）乘客位置与司机位置接近，能够最快上车，减少乘车等待时间；（3）可以知道拼车的大致费用。系统应该为乘客提供形成路径、费用估算功能、支付功能、查询功能等。

2 汽车拼车智能推荐系统结构

在汽车拼车过程中，系统需要完成数据挖掘与数据接收两个过程，因此汽车拼车智能推荐系统应该具备客户端信息发送接收与数据挖掘两大子系统：（1）数据挖掘系统。能够在系统平台中导入车辆形成轨迹，并通过热点推荐算法、路径推荐算法等技术手段进行数据处理，计算出最佳路径。（2）客户端信息发送接收子系统。子系统在获取系统信息后，能够给客户端实时传递信息，乘客、司机能够通过客户端及时获取位置、时间信息。客户端系统又可以具体分为网页部分、数据库部分、PHP 代码部分[3]。数据部分：能够提供特点推荐、数据推荐信息，并通过PHP 代码部分、网页部分完成信息交互过程，并最终将相关信息显示在客户端的网页上[4]。如图1：汽车拼车智能推荐系统结构。

图1 汽车拼车智能推荐系统结构

3 汽车拼车智能推荐系统应用

3.1 功能

智能推荐系统能够为司机、乘客匹配拼车对象，并为拼车过程提供各种必须服务，主要功能可以为分为四个类别：匹配功能类、实现拼车功能类、信息记录功能类、支付功能类。智能推荐系统设计过程中，在四个功能类别下细化功能内容，确定功能体系结构。

从司机角度看，需要乘客搭乘，并将形成目的地、位置等信息填写在系统平台上，表达自己的搭乘意愿。从乘客角度看，实现系统功能主要体现在三项：（1）实时功能。拼车智能推荐系统可以为乘客提供不同时间段的搭乘服务，并能够根据乘客拼车要求，为其匹配合适的司机、行车路径；（2）搭乘行为。拼车智能推荐系统能够为乘客提供动态（中途变更）与静态（事先约定）两种不同的搭乘服务功能，如果乘客有所需求，可以根据实际情况与司机协商改变路线、乘车人，或者由系统提供其他司机拼车服务。（3）拼车费用。拼车智能推荐系统应该能够根据乘客无偿或者有偿搭乘需求，匹配需求相符的车主。

3.2 匹配要素

拼车智能推荐系统匹配要素，即指共享经济模式下参与拼车经济行为的所有要素，主要包括以下几个方面：（1）司机；（2）驾驶车辆；（3）约束条件；（4）乘客；（5）搭乘目标；（6）其他等。

具体情况如下：第一，车主匹配要素。（1）出行时间（2）出行目的；（3）地理位置；（4）行驶路线；（5）其他等。第二，车辆匹配要素。（1）车容量；（2）乘车要求；（3）行使时间；（4）车辆类型；（5）其他。第三，乘客要素。（1）目的地；（2）出行时间；（3）出发地；（4）其他。第四，约束条件。（1）距离；（2）车容量；（3）路线；（4）时间。第五，搭乘目标。（1）路线最短；（2）费用最低；（3）时间最短；（4）无绕行。

在要素匹配过程中，需要使用算法进行计算，为乘客与司机选择最优乘车路线，司机也可以根据匹配信息决定是否接单。

4 结语

智能推荐系统设计与应用，应该结合共享经济发展背景，将市场要素融入其中，从多个方面考虑市场要求，才能够构建相对完善的共享经济模式。设计人员在系统设计过程中，应该根据信息挖掘、传输、处理需求，设计多个子系统，满足共享经济中不同要素的信息交流要求，确保各要素能够及时匹配，减少资源闲置情况。文章中以汽车拼车智能推荐系统为例进行分析，阐述了如何具体构建智能推荐系统，设计人员在进行系统设计时，仍要结合实际要求构建系统结构，优化系统设计。