[发明专利]基于用户画像的轨道交通清分方法、装置、设备及介质

说明书

本发明公开了基于用户画像的轨道交通清分方法、装置、设备及介质，方法包括：获取有效路径集合；根据所述有效路径集合，构建乘客出行的用户画像模型；其中，所述用户画像模型包括事实标签、模型标签和预测标签；根据所述用户画像模型，确定所述有效路径集合中每条有效路径的有效路径成本；根据所述有效路径成本，确定路径分配比例和线路分配比例；根据所述路径分配比例和所述线路分配比例，确定清分比例。本发明提高了清分比例的准确性，可广泛应用于交通数据处理技术领域。

技术领域

本发明涉及交通数据处理技术领域，尤其是基于用户画像的轨道交通清分方法、装置、设备及介质。

背景技术

近年来，城市轨道交通网随着其分阶段、分线路的多元化建设，得到飞速发展，路网的规模也逐渐扩大。城市轨道交通线路为增强安全经营管理、提高对乘客乘车的服务水平，一般都由多家不同的投资方共同建设和运营，因此对不同线路的换乘票务收入，进行合理的利益分配就成为一个非常重要的问题。因此能否构建一种成熟、精准的清分方法，保障不同投资运营主体的利益，合理分配票款收益，对于城市轨道交通的发展有着及其重要的意义。

城市轨道交通的快速发展，使得城市的交通网络结构逐渐形成规模，不同线路间的换乘点与换乘路线也不断增加。与此同时，由于城市轨道交通采取的无障碍换乘方式，不同线路之间，不需要乘客出站即可实现线路换乘，对于清分系统的要求也越来越高。

目前的清分模型大致包括三种：人工分账的清分模型、理想情况下的清分模型、基于乘客路径的清分模型。人工分账的清分模型主要是通过人工制定交通出行量(OD)对上所有路径各条运营线路的清分比例，该方法仅适用于运营初期线路较少由单个主体运营的情况，且人工分账的精度较差。理想情况下的清分模型则假设理想情况下，每个乘客的出行路径可以被准确记录下来，例如在每个换乘站均刷一次卡以记录路径信息，这样就可以将票面收入根据路径信息记录分配给各线路或运营主体。该清分模型理论上是最精确的，但限于技术手段，暂时难以实现，不具备可操作性。基于乘客路径的清分方法是根据乘客出行行为特征来确定乘客选择OD对中各有效路径的比例，并进一步计算出各线路或运营主体的应得收入。

由于城市轨道交通无障碍换乘的特点，无法获取到乘客精准的乘车路径，进行精准清分，因此清分方法的核心在于找出各有效路径的比例，以及有效路径中各线路的比例。传统的路径规划算法大多基于时间最短、换乘次数最少等单一最优目标，不能全面反映轨道交通服务水平变量(乘车时间、换乘时间、换乘次数、车内拥挤度等)对乘客出行路径选择行为的影响，更不能根据乘客的社会属性提供符合其选择偏好的出行路径，且都未考虑乘客个人属性、出行属性与乘客路径选择意向之间的关系。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种准确性高的基于用户画像的轨道交通清分方法、装置、设备及介质。

本发明的一方面提供了一种基于用户画像的轨道交通清分方法，包括：

获取有效路径集合；

根据所述有效路径集合，构建乘客出行的用户画像模型；其中，所述用户画像模型包括事实标签、模型标签和预测标签；

根据所述用户画像模型，确定所述有效路径集合中每条有效路径的有效路径成本；

根据所述有效路径成本，确定路径分配比例和线路分配比例；

根据所述路径分配比例和所述线路分配比例，确定清分比例。

优选地，所述获取有效路径集合，包括：

确定初始顶点；

确定与所述初始顶点相邻且未被访问过的邻接点；

根据所述初始顶点和所述邻接点，构建用户出行路径；

根据出行时间和换乘次数约束条件，对所述用户出行路径进行筛选，得到有效路径集合。