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基于离散选择模型的推荐系统改进算法 下载：65 浏览：318

刘乾超 《管理与科学》 2020年2期

摘要:
准确地预估用户的点击率,并根据该概率对商品排序以供用户选择在推荐系统领域有着重要的意义。推荐系统中常用的因子分解机等机器学习模型一般只考虑用户选择单个商品的概率,忽略了候选商品之间的相互影响,离散选择模型则考虑将商品候选集作为整体进行考虑。提出了使用深度学习模型来改进离散选择模型,模型使用相对特征层、注意力机制等网络结构帮助深度学习模型进行不同商品间的特征比较,研究结果表明引入离散选择模型的深度学习模型表现优于梯度提升决策树、因子分解机等模型。

地铁站可达性和便利性对通勤选择的影响研究——以上海市中心城区地铁站为例 下载：47 浏览：429

刘晓璨 《管理与科学》 2018年4期

摘要:
为了研究轨道交通中地铁站点的可达性和便利性特征对通勤出行者做出站点选择行为的影响效应,从而为我国进行城市轨道交通建设布局规划提供一些可供参考的思路,选取上海市中心城区地铁站点的集计数据,结合地理特征信息,建立基于随机系数的通勤出行者离散选择模型。研究发现地铁站点可达性中的出行者与地铁站之间的距离及周围1800米内经过的公交车线路数,便利性中的拥挤程度、出入口数,及地铁所处线路对通勤选择行为有显著影响。合理规划安排地铁站点需考虑地铁站选址与居住地及与公交接驳的平衡,可适当增加地铁站内空间及出入口数以疏导客流,减轻拥挤度对通勤选择行为的影响。
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