《表1 潜在出行意图：一种基于潜在出行意图的旅客价值发现模型》

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《一种基于潜在出行意图的旅客价值发现模型》

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对于旅客价值发现，超参数α取经验值[9-10]为。β是航线r上的平滑参数，当β=0时，得到的潜在出行意图完全依赖数据集，导致过度拟合。为了更好地预测旅客未来航线需求，适当增大β取值避免矩阵φ过于稀疏，选取。用k表示旅客潜在出行意图的数目，无法直接观测。为了获得最优K值，采用余弦距离度量不同出行意图的相似度，当出行意图间的平均相似度最小时，分类最好，对应的K值最优。取不同步长不同K值分别进行旅客出行意图平均相似度实验如图2，图3所示，可知当旅客潜在出行意图个数K=4时，旅客出行意图平均相似度最小。不同出行意图下航线吞吐量分布不同，截取不同潜在出行意图下吞吐量分布最高的前10条航线如表1所示。