个性化交通服务PPT课件
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3/20/2020
1
研究背景
近几年来，随着我国城市交通日益拥堵，许多地方政府和企 业纷纷建立起了一些公众交通信息服务平台，提供此类服务平台 包括：交通信息服务网站、声讯信息服务、动态交通信息服务商 、移动电视/广播信息服务等，这些平台提供地图查询、出行地指 南、天气预报、车船班次、收费站等基本交通信息查询，部分还 结合了GPS定位服务，提供车辆定位及路线导航服务。
3/20/2020
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在实际情况中，用户的特征信息是包含很多，用户间任何一 个特征因素不同都会导致不同用户使用某个产品的行为习惯偏好 等的不同。比如用户的年龄、性别、学历、收入水平、职业、地 域等因素都会导致不同用户不同的使用习惯和偏好。所以在用户 分类时需要从多个维度的特征因素去考虑如何划分用户。
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显式信息主要包括用户基本信息（即：用户的手机号码、性别、年龄、职业）及 用户对项目的偏好信息（包括对价格的偏好、对距离的偏好、对口碑的偏好，及 对附加项目的偏好），这些信息可以通过调查问卷和用户询问的方式（比如软件 交互、传感器测量等）获取。这种信息收集的方式操作简单、信息获取直接有效 且获取的信息质量较好，能加速推荐算法的学习速度。但这种机制的明显缺陷就 在于用户的配合程度，通常情况下，如果没有任何的回报或者是直接利益的诱惑 ，用户一般都不会乐意付出自己的时间和精力去参与免费的信息提供，加之其对 个人隐私的保护心理，进一步加剧了这种信息收集方式的困难度，降低了收集信 息的真实性。
因此，我们提出个性化交通信息服务系统
3/20/2020
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个性化服务系统，也称之为个性化推荐系统，起初它被 定义成根据人们提供的推荐作为输入，对输入进行整合，然 后对相应的接受者进行推荐的数字系统。
随着个性化推荐技术的不断进步，其他领域的技术和个 性化推荐技术的融合发展，目前个性化推荐系统己经覆盖和 包含了诸多领域，泛指输出个性化推荐或以定制的方式指导 用户在海量信息或者选择中发现和找到用户需要或者喜欢的 项目
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目前，市场上的移动终端设备，像笔记本，智能手机，PDA 等，已经给人们的生活带来方便。而且人们接收信息的形式也趋 向多元化，像文字，语音，图片，视频等形式。获取信息的途径 随着通信技术、互联网技术、多媒体技术、计算机技术的发展趋 向多样化，如有线Internet网络、无线Internet网络，移动通信 网等，它们已经或多或少的实现了一些交通信息服务，用户通过 这些系统可以得到所需信息。由此可见，实现个性化的交通信息 服务系统是可行的。
但这些平台相无论是服务内容、服务范围，还是服务手段、 服务形式上，其先进性、准确性都处于起步阶段。相应的服务对 象也大都为整体服务，就是让用户自行去搜索，针对用户个性化 特色的服务及智能技术应用还是凤毛麟角，人们对交通信息服务 的了解和使用还仅限于对城市整体路况的浏览和查询出行路径等 ，其它应用也是使用繁琐，用户体验较差。
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输入模块搜集的信息的全面性与否直接影响到推荐系统推荐出的结 果的优劣性，但过于全面性又增大了信息处理的难度，因此在这里需要 我们对用户行为进行准确的分类，只有对用户行为进行准确的分类，才 可以帮助推荐系统挖掘出与用户更为密切的情境信息，以便能更好的满 足用户的需求。
从用户的角度来看，需要收集的信息有三种，分别是用户的基本信 息，用户的行为信息和用户的情境信息。
人们身边往往伴随着大量的与自己无关的交通信息，这些信 息或多或少的干扰者人们的生活，与此同时，它们可能会希望得 到为自己量身定制的信息，也就是对信息的个性化和本地化要求 越来越强烈。其次，为公众出行提供便利，也符合“以人为本” 的社会理念。最后，也能提高道路利用率、减少交通拥挤、改善 交通安全，更能为社会带来一些潜在的经济效益。从众多方面来 看，实现个性化的交通信息服务系统是必要的。
从采集方式的角度来看，需要收集的信息有两种，分别是显式信息 和隐式信息。
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用户的基本信息主要指用户的个人信息，例如用户的ID、性别、年龄 等；
用户的行为信息主要包括用户的偏好信息，用户的历史行为信息等， 例如用户的时空信息、经验值、兴趣度等；
用户的情境信息主要包括（大众）显著地点、用户偏好情境、用户所 在位置情境。
隐式信息的获取方式方式主要是在不打扰用户的情况下，通过系统监测或者是跟 踪用户的浏览行为和操作记录，进而来推测和分析用户的兴趣信息。这种方式不 需要用户的正面参与和直接提供数据，对用户的干扰程度较低，在传统的电子商 务推荐系统中已经得到了普遍的应用。相对于显性的信息获取方式而言，隐性的 信息收集方式对用户不造成额外的负担，但通常来说，所收集的隐性数据的质量 往往来说没有显性收集的数据的质量高，其中可能会包含很多的无关数据，其搜 集的数据的格式和存储也往往千差万别，这就会增大整个推荐系统的数据清洗成 本和数据计算的复杂度。
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参照先进的交通信息服务系统、出行者信息服务 及智能运输系统，从数字城市的角度来看，个性化交 通信息服务系统是利用先进的通信、电子和多媒体网 络技术，通过个人便携设备，接收和访问交通信息服 务系统，服务提供者根据用户历史数据建立用户兴趣 模型，加之用户所处情境和实时需求帮助用户过滤无 关信息、提供最能满足用户个性化需求信息的系统， 以便出行者实时有效地获取与出行有关的道路交通信 息、公共交通信息及其他服务信息。该系统的建立不 仅能够满足用户的需求，而且也兼顾到了信息提供者 的利益，将他们的信息以最高的效率投放给对信息感 兴趣的用户，大大的提高了交通资源的利用效率
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• 输入模块主要用来搜集用户个人以及用户所在“群体”的信息。 • 推荐模块是个性化推荐பைடு நூலகம்统的核心模块，和推荐系统的性能直接相关。推
荐模块的主要功能就是根据输入模块获得的用户信息、项目信息以及其他 用于推荐的信息（主要是与用户相关的个人历史信息和群体历史信息）来 预测用户对候选项目的评价。在推荐模块中主要包含两部分：用户行为模 型和个性化推荐算法。 • 输出模块主要是输出个性化服务请求，便于服务器查找出符合用户要求的 最佳服务。
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研究背景
近几年来，随着我国城市交通日益拥堵，许多地方政府和企 业纷纷建立起了一些公众交通信息服务平台，提供此类服务平台 包括：交通信息服务网站、声讯信息服务、动态交通信息服务商 、移动电视/广播信息服务等，这些平台提供地图查询、出行地指 南、天气预报、车船班次、收费站等基本交通信息查询，部分还 结合了GPS定位服务，提供车辆定位及路线导航服务。
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在实际情况中，用户的特征信息是包含很多，用户间任何一 个特征因素不同都会导致不同用户使用某个产品的行为习惯偏好 等的不同。比如用户的年龄、性别、学历、收入水平、职业、地 域等因素都会导致不同用户不同的使用习惯和偏好。所以在用户 分类时需要从多个维度的特征因素去考虑如何划分用户。
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显式信息主要包括用户基本信息（即：用户的手机号码、性别、年龄、职业）及 用户对项目的偏好信息（包括对价格的偏好、对距离的偏好、对口碑的偏好，及 对附加项目的偏好），这些信息可以通过调查问卷和用户询问的方式（比如软件 交互、传感器测量等）获取。这种信息收集的方式操作简单、信息获取直接有效 且获取的信息质量较好，能加速推荐算法的学习速度。但这种机制的明显缺陷就 在于用户的配合程度，通常情况下，如果没有任何的回报或者是直接利益的诱惑 ，用户一般都不会乐意付出自己的时间和精力去参与免费的信息提供，加之其对 个人隐私的保护心理，进一步加剧了这种信息收集方式的困难度，降低了收集信 息的真实性。
因此，我们提出个性化交通信息服务系统
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个性化服务系统，也称之为个性化推荐系统，起初它被 定义成根据人们提供的推荐作为输入，对输入进行整合，然 后对相应的接受者进行推荐的数字系统。
随着个性化推荐技术的不断进步，其他领域的技术和个 性化推荐技术的融合发展，目前个性化推荐系统己经覆盖和 包含了诸多领域，泛指输出个性化推荐或以定制的方式指导 用户在海量信息或者选择中发现和找到用户需要或者喜欢的 项目
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目前，市场上的移动终端设备，像笔记本，智能手机，PDA 等，已经给人们的生活带来方便。而且人们接收信息的形式也趋 向多元化，像文字，语音，图片，视频等形式。获取信息的途径 随着通信技术、互联网技术、多媒体技术、计算机技术的发展趋 向多样化，如有线Internet网络、无线Internet网络，移动通信 网等，它们已经或多或少的实现了一些交通信息服务，用户通过 这些系统可以得到所需信息。由此可见，实现个性化的交通信息 服务系统是可行的。
但这些平台相无论是服务内容、服务范围，还是服务手段、 服务形式上，其先进性、准确性都处于起步阶段。相应的服务对 象也大都为整体服务，就是让用户自行去搜索，针对用户个性化 特色的服务及智能技术应用还是凤毛麟角，人们对交通信息服务 的了解和使用还仅限于对城市整体路况的浏览和查询出行路径等 ，其它应用也是使用繁琐，用户体验较差。
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输入模块搜集的信息的全面性与否直接影响到推荐系统推荐出的结 果的优劣性，但过于全面性又增大了信息处理的难度，因此在这里需要 我们对用户行为进行准确的分类，只有对用户行为进行准确的分类，才 可以帮助推荐系统挖掘出与用户更为密切的情境信息，以便能更好的满 足用户的需求。
从用户的角度来看，需要收集的信息有三种，分别是用户的基本信 息，用户的行为信息和用户的情境信息。
人们身边往往伴随着大量的与自己无关的交通信息，这些信 息或多或少的干扰者人们的生活，与此同时，它们可能会希望得 到为自己量身定制的信息，也就是对信息的个性化和本地化要求 越来越强烈。其次，为公众出行提供便利，也符合“以人为本” 的社会理念。最后，也能提高道路利用率、减少交通拥挤、改善 交通安全，更能为社会带来一些潜在的经济效益。从众多方面来 看，实现个性化的交通信息服务系统是必要的。
从采集方式的角度来看，需要收集的信息有两种，分别是显式信息 和隐式信息。
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用户的基本信息主要指用户的个人信息，例如用户的ID、性别、年龄 等；
用户的行为信息主要包括用户的偏好信息，用户的历史行为信息等， 例如用户的时空信息、经验值、兴趣度等；
用户的情境信息主要包括（大众）显著地点、用户偏好情境、用户所 在位置情境。
隐式信息的获取方式方式主要是在不打扰用户的情况下，通过系统监测或者是跟 踪用户的浏览行为和操作记录，进而来推测和分析用户的兴趣信息。这种方式不 需要用户的正面参与和直接提供数据，对用户的干扰程度较低，在传统的电子商 务推荐系统中已经得到了普遍的应用。相对于显性的信息获取方式而言，隐性的 信息收集方式对用户不造成额外的负担，但通常来说，所收集的隐性数据的质量 往往来说没有显性收集的数据的质量高，其中可能会包含很多的无关数据，其搜 集的数据的格式和存储也往往千差万别，这就会增大整个推荐系统的数据清洗成 本和数据计算的复杂度。
3/20/2020
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参照先进的交通信息服务系统、出行者信息服务 及智能运输系统，从数字城市的角度来看，个性化交 通信息服务系统是利用先进的通信、电子和多媒体网 络技术，通过个人便携设备，接收和访问交通信息服 务系统，服务提供者根据用户历史数据建立用户兴趣 模型，加之用户所处情境和实时需求帮助用户过滤无 关信息、提供最能满足用户个性化需求信息的系统， 以便出行者实时有效地获取与出行有关的道路交通信 息、公共交通信息及其他服务信息。该系统的建立不 仅能够满足用户的需求，而且也兼顾到了信息提供者 的利益，将他们的信息以最高的效率投放给对信息感 兴趣的用户，大大的提高了交通资源的利用效率
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• 输入模块主要用来搜集用户个人以及用户所在“群体”的信息。 • 推荐模块是个性化推荐பைடு நூலகம்统的核心模块，和推荐系统的性能直接相关。推
荐模块的主要功能就是根据输入模块获得的用户信息、项目信息以及其他 用于推荐的信息（主要是与用户相关的个人历史信息和群体历史信息）来 预测用户对候选项目的评价。在推荐模块中主要包含两部分：用户行为模 型和个性化推荐算法。 • 输出模块主要是输出个性化服务请求，便于服务器查找出符合用户要求的 最佳服务。