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J-GLOBAL ID：202002254945680388   整理番号：20A0778649

インスタント配送のための経路予測【JST・京大機械翻訳】

Route Prediction for Instant Delivery

著者 (8件)： Zhang Yan (Peking University, Beijing, China) ,  Liu Yunhuai (Peking University, Beijing, China) ,  Li Genjian (Alibaba Local Services Company, Shanghai, China) ,  Ding Yi (University of Minnesota, Minneapolis, Minnesota, United States, Alibaba Local Services Company, Shanghai, China) ,  Chen Ning (Alibaba Local Services Company, Shanghai, China) ,  Zhang Hao (Alibaba Local Services Company, Shanghai, China) ,  He Tian (University of Minnesota, Minneapolis, Minnesota, United States, Alibaba Local Services Company, Shanghai, China) ,  Zhang Desheng (Rutgers University, New Jersey, United States)
資料名： Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies  (Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies)
巻： 3  号： 3  ページ： 1-25  発行年： 2019年 
JST資料番号： W5681A  ISSN： 2474-9567  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,人々の日常生活を大きく促進するので,即時配信が注目されている。郵便サービスとは異なり,瞬時配信は,顧客がオンラインでオンラインを配置した後に,cour者に厳しいデッドラインを課す。したがって,タイムリーな配送を保証するために,適切なコースに順序を配分することが重要である。理想的には,最も低い過剰率(すなわち,時間で終了しない配送の速度)と最小距離により,最適経路を選択するべきである。しかしながら,実際には,個人が環境の異なる心理学的知覚(例えば,距離)と配信要求(例えば,デッドライン)を持つので,求愛者の意思決定は非常に複雑である。それらの挙動を良く予測するために,著者らは,個々の求愛者の意思決定心理学をモデル化するために複数の特徴を設計し,機械学習アルゴリズムによってコーcourの経路を予測する。特に,知覚された距離は,実際の距離の主観的理解に基づいてモデル化されなければならない,求愛者の意思決定に影響を及ぼす主要因であることを明らかにした。著者らの設計を実装し,展開し,世界における最大の瞬間配送プラットフォームの一つであるエレムについて評価した。実験結果は,過剰率が48.02%減少することができることを示して,それは著しい改良であった。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 情報配布 ,  最適航路 ,  *求愛 ,  機械学習 ,  時間制限 ,  意思決定 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： インスタント配送 ,  機械学習 ,  知覚距離 ,  経路予測

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  通信網  (ND07030A)

タイトルに関連する用語 (3件)： 配送 ,  経路 ,  予測