利用社会网络实现动态共乘的匹配研究

Hou Liwen, Zhao Yunkun
引用 1|浏览4
暂无评分
摘要
随着社会网络等新兴技术与沟通方式的发展,动态共乘作为一种新的出行方式在许多国家和地区得到了推广,被认为是缓解当前城市交通压力的重要补充手段,然而它的供需匹配情况如何还不得而知,有很多因素会影响匹配的成功率。根据出行决策理论和网络信任理论挑选6个影响动态共乘匹配的个体因素和3个城市因素,构建了单层面板计数模型和双层线性回归模型,利用某社会网络的实际数据与这2个模型对影响动态共乘匹配的因素分别进行了分析,不仅发现了各因素对匹配影响的显著性,而且还发现,这些个体因素的影响在不同城市存在差异,同时,城市因素通过个体因素也会改变动态共乘的匹配结果。
更多
查看译文
关键词
dynamic ridesharing,service matching,counting model,hierarchical linear model
AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树,研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要