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基于大数据的网约车服务推荐研究开题报告

 2020-08-13 08:08  

1. 研究目的与意义(文献综述)

“网约车”是网络预约出租车的简称,相对于传统的巡游出租汽车而言,网络预约出租汽车缩短了消费者的等待时间,填补了出租车和公共交通未能覆盖的短途出行需求空白,通过预约方便了偏僻区域人民出行需要,打通了“城市交通末梢”。随着科学技术的发展,网约车逐渐成为了大数据、移动互联网技术与人民群众对出行服务的多样化需求相融合的产物,它催生了“网约车”这一新生行业,极大的方便了广大消费者的出行需要。

通过数据统计,超过一半的网约车消费者认为网约车能解决出行问题,并同时表示会继续使用网约车,由此可以断定,网约车市场前景广阔,发展潜力巨大,将来很有可能不仅仅满足于和传统出租车平分天下,而发展成为人们主流的非公共交通出行方式。尽管如此,据数据显示,在出行时更倾向于使用网约的出租车的人数也占有相当大的比例,倾向于使用路过的出租车的人数次之,而倾向于使用网约专车的人数占比较低,这说明在人们心目中对传统出租车行业的认可度比较高,对网约车还心存芥蒂,而且基于样本人群对网络、微信有要求的特殊性,使用出租车出行的比例可能更大。

造成这种局面的重要原因就是网约车的服务质量无法得到有效保证。一方面,网约车服务存在车辆定位不准确、车辆调度不合理等问题,使得用户等待时间过长,降低用户出行质量;另一方面,网约车服务提供者内部也是良莠不齐,存在部分车主恶意收费、开黑车等行为。因此,为了提高网约车消费者出行质量,有必要对现有网约车服务模式加以改进,对网约车规范管理,这样才能为广大消费者提供更加优质、便利的服务。

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2. 研究的基本内容与方案

近几年,伴随互联网特别是移动互联网技术的迅猛发展,网约车服务模式渐渐大体成型。资料显示,目前大多数网约车平台采用模式的是利用定位技术,根据乘客所处的位置对用户周围的车进行调度。但这种模式存在的问题就是乘客作为服务的接受者,始终处于被动地位,并且由于网约车平台上车辆的质量和服务提供者的素质没有得到很好的把控,使得消费者所享受到的服务在质量上无法得到有效保证。

本文在传统位置因素基础上,借助大数据将影响因素扩充至多个方面,考虑从地理位置、车的质量、服务提供者的个人素质等几个方面对现有服务模式进行优化,在充分考虑消费者具体出行需求的前提下,为消费者推荐更优质的服务,提升消费者的出行舒适度和满意度。文章将针对上面提到网约车行业存在的突出问题,提出相应的网约车服务推荐解决方案,并在此基础上,探索网约车个性化服务推荐新模式。

文章将借鉴电子商务商品推荐模式,将商品推荐的思想运用到网约车服务之中,利用多因素分析法,分析每种影响因素对网约车服务质量的影响,并在充分考虑这些因素的基础上,得出一个更为优化的网约车服务推荐解决方案,完善现有服务模式,在优化消费者方式的同时促进网约车行业不断朝着持续健康的方向发展。

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3. 研究计划与安排

第1-4周:收集和整理资料。

第5-13周:撰写论文初稿和修改稿,保持与指导教师的沟通。

第14-15周:修改论文,定稿。

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4. 参考文献(12篇以上)

侯登华.网约车规制路径比较研究[n].北京科技大学学报,2015(06):96-98

李舒叶.浅析我国网约车市场发展[j].商,2016(34):147-148

王秀宝.网约车的启示.交通与运输,2016(01):24.

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