基于聚类判别模型的网约车鉴别研究

网约车作为一种新兴的出行用车方式,既是出租车的补充,又存在一定的差异。网约车在满足人们多样化出行需求的同时,也带来了一系列的社会监管问题。为了能够在通过智能手机软件提供预约用车服务的司机用户中快速锁定网约车,本文提出了一种基于聚类判别的模型,在仅有出租车司机一类用户标签的情况下,对出租车与网约车混合用户的数据集进行类别归属判断。该模型使用手机信令数据作为数据源,在此基础上提取出司机用户的移动行为特征。将已知的出租车司机样本集划分为训练集和验证集,使用K-Means聚类方法对训练集聚类后,剔除异常点,计算训练集中各个有效样本点到各个聚类中心点的距离之和,根据增速情况得到分类阈值。使用该模型对包含出租车和网约车混合司机用户的测试集进行判定后,得出35.3%的司机用户为网约车司机。