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滴滴出行亮相國際頂級數(shù)據(jù)挖掘會議KDD

  8月17日北京消息,國際頂級數(shù)據(jù)挖掘會議KDD2016日前在美國舊金山開幕,包括Google、Facebook、微軟、Amazon、阿里巴巴、騰訊、百度及滴滴出行等在內(nèi)的科技公司參加了本次會議,滴滴出行研究院副院長葉杰平在該會議上發(fā)表了如何利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行智能調(diào)度和供需預(yù)測的演講。

滴滴出行亮相國際頂級數(shù)據(jù)挖掘會議KDD

滴滴出行在KDD會議現(xiàn)場

  KDD 大會(國際數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)大會, ACM SIGKDDConference on Knowledge Discovery and Data
Mining, 簡稱 KDD )是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的頂級國際會議,由 ACM ( Association of Computing Machinery
,計算機(jī)學(xué)會)的數(shù)據(jù)挖掘及知識發(fā)現(xiàn)專委會( SIGKDD )負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)籌辦。KDD 大會(國際數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)大會, ACM SIGKDD Conference
on Knowledge Discovery and Data Mining, 簡稱 KDD )是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的頂級國際會議,由 ACM (
Association of Computing Machinery ,計算機(jī)學(xué)會)的數(shù)據(jù)挖掘及知識發(fā)現(xiàn)專委會( SIGKDD )負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)籌辦。

滴滴出行亮相國際頂級數(shù)據(jù)挖掘會議KDD

滴滴研究院副院長葉杰平

  “交通擁堵是一個大問題,中國也不例外,全球車輛密度最高的十個城市,前8個來自中國,后面緊隨東京和紐約,不僅如此,在北京高峰時段打到一輛出租車也不容易,要解決這一問題,就是將私家車共享,這也將改善交通擁堵、減少碳排放。”

  葉杰平在KDD演講時表示:“滴滴出行成立于2012年,目前提供出租車、專車、快車、順風(fēng)車等業(yè)務(wù),我們?nèi)ツ晖瓿闪?4.3億次出行訂單,差不多是美國2015年全部出租車訂單的兩倍?2016年3月,我們實現(xiàn)了新的里程碑,即日出行訂單量超過1000萬,相當(dāng)于美國單日分享出行訂單總量的5到6倍。”

  “滴滴最大資產(chǎn)是每天產(chǎn)生的大量出行大數(shù)據(jù),我們每日處理超過70TB數(shù)據(jù),90億次路徑規(guī)劃請求,90億次地圖定位90億次地圖定位以及10億次派單,這還是我們收購Uber中國之前的數(shù)據(jù)。對我們來說,如何利用總量如此龐大的交通出行數(shù)據(jù)是個重大挑戰(zhàn)。”

滴滴出行亮相國際頂級數(shù)據(jù)挖掘會議KDD

如何實現(xiàn)智能派單

  “智能派單是滴滴運營的核心技術(shù)之一。每一秒,我們都要匹配成千上萬的乘客和司機(jī)。乘客和司機(jī)之間的距離或車程時間是衡量派單質(zhì)量的主要指標(biāo)。我們需要用到兩項關(guān)鍵的地圖技術(shù),即路徑規(guī)劃劃和ETA(預(yù)估任意起終點所需的行駛時間),來完成派單。”葉杰平說。

  滴滴出行是國內(nèi)第一家把機(jī)器學(xué)習(xí)成功應(yīng)用到ETA的公司,這是解決“訂單高效匹配”和“司機(jī)運力調(diào)度”的關(guān)鍵技術(shù)。

  傳統(tǒng)方法一般通過路況和每段路的平均速度計算出時間,然后加上可能的等待時間,得到整體所需時間,而滴滴則是利用機(jī)器學(xué)習(xí)來計算時間,大幅提升了用戶體驗。根據(jù)這一技術(shù),目前滴滴出行平臺上已經(jīng)可以實時更新所剩余的距離以及到達(dá)終點的時間。

  葉杰平介紹:“我們用機(jī)器學(xué)習(xí)模型從海量的出行數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律。最核心是找到解決ETA問題最有效的機(jī)器學(xué)習(xí)模型以及特征挖掘,剛開始為ETA建模的時候我們花了很多時間去找特征,現(xiàn)在我們準(zhǔn)備不斷優(yōu)化我們的模型,將預(yù)估的精度不斷提高,更好的服務(wù)用戶。”

  對于供需平衡問題,葉杰平表示:“人們可能很難在高峰時段打到車,這就是供需不平衡導(dǎo)致的,對于供需不平衡,可能更好的解決方案是對供需情況進(jìn)行預(yù)測,以便提前對司機(jī)進(jìn)行智能調(diào)度,比如我們預(yù)測到某個區(qū)域?qū)泻艽蠊┬璨黄胶猓覀儗伤緳C(jī)到這一區(qū)域,避免用戶乘車需求無法滿足。實現(xiàn)供需預(yù)測將帶來三大好處,供需得到平衡、乘客用車體驗提升,以及司機(jī)收入增加。”

  針對打車難的另一種解決辦法是拼車。“拼車降低了人們的出行成本和汽車燃油成本,但關(guān)鍵問題是,需要將所有乘客多耗費的時間最小化。很明顯,乘客之間的路線越相似,多出的時間就越少。此外,如何進(jìn)行拼車定價也是個問題,關(guān)鍵是計算每單的預(yù)期利潤,如果預(yù)期利潤很高,我們將給予較高的折扣。這實際上也是個機(jī)器學(xué)習(xí)的問題。”

  本次KDD會議上,葉杰平還透露公司正在研發(fā)一款名為“九霄”的可視化系統(tǒng)Duse-eye,“該系統(tǒng)可以呈現(xiàn)過去發(fā)生了什么以及正在發(fā)生什么,比如告訴我們哪里有交通擁堵以及當(dāng)前的供需情況等。”

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如何實現(xiàn)智能調(diào)度

  據(jù)悉,滴滴研究院是滴滴出行全新的創(chuàng)新性研究機(jī)構(gòu),也是滴滴出行的“大腦”。未來一切有助于提高移動出行效率的技術(shù)創(chuàng)新,都將在這里孵化出來。

  目前,滴滴研究院的研究方向包括:機(jī)器學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺、人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、最優(yōu)化理論、分布式計算等。滴滴研究院與業(yè)務(wù)線緊密結(jié)合,每一項研究成果都能以最快的速度應(yīng)用到相應(yīng)的產(chǎn)品上,給千萬用戶帶去便捷。

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