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Demand Forecasting for the Ride Hailing Service
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- 간행물
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- 통권
- 2021 한국경영정보학회 춘계통합학술대회 (2021.06)바로가기
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- 페이지
- pp.504-507
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A395436
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원문정보
초록
- 영어
- In line with the development of platform business, O2O (OnlinetoOffline) platform business have emerged in this era. One of the representative O2O platform business is ridehailing service platform. However, the potential inefficiency has been reported in several news. To deal with this potential inefficiency, demand forecasting is conducted in this paper. Timevarying Poisson process and weighted timevarying Poisson process are employed to model the geospatial count data. In addition, several matrix completion techniques also adapted to preprocess the data. Weighted timevarying Poisson process outperforms than timevarying poisson process. In further studies, deep learning models and experiments are conducted to predict future demands, and optimization problem regarding resource allocation will be discussed.
목차
Abstract
Introduction
Methods
Result
Discussion
Future Work
References
저자
간행물 정보
발행기관
-
- 발행기관명
- 한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
- 설립연도
- 1989
- 분야
- 사회과학>경영학
- 소개
- 이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.
간행물
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- 간행물명
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 1990~2026
- 십진분류
- KDC 325 DDC 658
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