策略产品-分析百度地图公交出行的策略四要素

一、待解决问题:

  帮助用户查找及推荐从起点至终点最优的公交线路方案。

二、输入:

1,简述:

  用户需要在百度地图搜索公交线路,受哪些因素影响。

2,因素说明:

  ①我的当前位置,需要用户授权地址位置信息或者手动输入需要作为起点的位置信息;
  ②需要前往的目的地,需要用户输入目的地地址,地图也会推荐所输入目的地附近地址;
  ③出发时间,默认为当前时间,可选择365天内任意时间作为出发时间;
  ④推荐路线筛选,选择筛选推荐的路线,默认推荐方案为根据出发时间,路段等推荐(考虑非工作日及路段维修等情况会出现不同结果),同时可以选择“时间短”、“少换乘”、“少步行”、“优先地铁”、“不坐地铁”等的方案;

3,用户场景需求及行为分析:

4,总结候选类别及特征为:

4.1,类别:  

  时间短:
  少换乘:
  少步行:
  地铁优先:
  不坐地铁:

4.2,特征:

  时间比较短,换乘少,需要走路1公里;
  时间比较长,不需要换乘,需要走路几百米;
  ……

三、计算方式:

  根据用户类别特征,出发时间,出发地点,目的地,当前交通情况,公交工作情况,等来进行计算;

1,计算用户出行权重分值:

  
  计算普适性推荐策略:
  少换乘>时间短>地铁优先>少步行>不坐地铁

2,计算固定起点到终点推荐逻辑:

  举例从“五联西苑”到“拱墅区万达广场”的路程。

2.1,计算方式:

  优先看换乘少的,有两条方案都是0;
  然后看出行时间,方案五与方案一都一致;
  再看步行时间(距离),方案五比方案一多4分钟;
  再看地铁情况,方案五及方案一都没有地铁;

四、结果输出:

1,普适性策略结果输出:

  综上,结合以上情况得出最终的出行方案结果(上面计算规则只是简略示例说明,并非完全少换乘优先,有些例如优先级第3的步行数特别特别多的话也会优先推荐其他的线路。):
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2,其他情况引申:

  还有些用户想自己自定出行方案的,例如就是想选时间短的或者不坐地铁之类的,也会有其他推荐。

2.1,典型用户场景举例:

①例子一:

  老王,63岁,退休老年人,明天早上6.30分从益乐新村出门去三坝菜市场去买菜,老王想查查公交线路于是在百度地图上搜索去三坝菜市场的公交路线,老王想把地铁留给年轻人自己坐坐公交,于是老王在推荐路线那里勾选了“不坐地铁”,然后百度地图给推荐了“73路”公交。
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②例子二:

  翠花,25岁,上班族,第二天上午9点要去新公司报道,于是打开百度地图搜索从家里“五联西苑”到公司“万达广场”的公交路线,由于翠花不想在通勤上花费比较多的时间,于是在推荐路线勾选了“时间短”选项,然后百度地图推荐了”89路转91路“的公交方案。
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3,输出及作业总结:

  以上均为理想状态下考量结果,以适用于所有用户类型为主;
  实际还可以计算其他情况,

  例如:根据公交车到站时间,用户平均移动速度,(还结合当天天气,路面拥堵情况,用户出行标签等)等计算用户能到达站点的时间车辆到达时间来推荐适合用户的路线(假设两条线路时间差不大,并且前面一条等车时间长而后一条车快来了则可以优先推荐后一条线路)。
  如果后续还能监控车内拥挤程度的话还可以在此类情况下给予用户公交筛选标签并记录,然后自动计算后推荐适合这个用户的线路而不是通用型线路(目前高德有但还不够好)。
  
  
  PS:感谢三节课让我知道了百度地图目前公交路线推荐的可用性这么差(愧对AI出行的概念),最后我选择了继续用高德地图。

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