Технология выбора наиболее удобных маршрутов проезда с учетом персональных предпочтений пользователей.
Над проектом "Персональный цифровой автотранспортный помощник" (2018-2020 г.) работает команда ученых Самарского университета и АО "Самара-Информспутник" под руководством профессора кафедры геоинформатики и информационной безопасности Владислава Мясникова.
В рамках проекта с помощью методов машинного обучения и искусственного интеллекта предполагается создать новое научно-техническое решение, позволяющее построить виртуальный профиль участника движения. Этот профиль будет агрегировать в себе данные о персональных предпочтениях и привычках конкретного пользователя. В результате цифровой помощник сможет подбирать для конкретных участников движения наиболее удобный для них маршрут на общественном и/или индивидуальном транспорте.
Научно-техническое решение будет интегрировано со ставшим востребованным в Самаре мобильным сервисом "Прибывалка-63", созданным ранее авторами проекта.
Мероприятия (научные конференции, семинары, выставки, форумы и др.), на которых представлены результаты проекта
The 19th International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL 2018): 21-23 November, Madrid, Spain
Доклад: Anton Agafonov and Alexander Yumaganov Spatial-Temporal K Nearest Neighbors Model on MapReduce for Traffic Flow Prediction (скачать презентацию в PDF).
Фестиваль 404: 6-7 октября 2018, Самара, Россия
Доклад: Александр Сергеев Персональный цифровой транспортный помощник (скачать презентацию в PDF)
The V International Conference on Information Technology and Nanotechnology (ITNT-2019): 21-24 May, 2019, Samara, Russia
Доклад: Aleksandr Borodinov, Alexander Yumaganov and Anton Agafonov Public transport route planning in the stochastic network based on the user individual preferences (скачать постер в PDF).
Доклад: Aleksandr Borodinov and Vladislav Myasnikov Creating a profile of individual preferences, calculated based on the analysis of traffic tracks (скачать постер в PDF).
The 16th International Symposium on Neural Networks (ISNN 2019): 10-12 July, 2019, Moscow, Russia
Доклад: Anton Agafonov and Alexander Yumaganov Bus Arrival Time Prediction with LSTM Neural Network (скачать презентацию в PDF).
The 8th International Conference - Analysis of Images, Social networks and Texts (AIST-2019): 17-19 July, 2019, Kazan, Russia
Доклад: Aleksandr Borodinov and Vladislav Myasnikov Method of determining user preferences for the personalized recommender systems for public transport passengers (скачать постер в PDF).
The 12th International Conference on Machine Vision (ICMV-2019): 16-18 November, 2019, Amsterdam, The Netherlands
Доклад: Aleksandr Borodinov and Vladislav Myasnikov Evaluating classifiers to determine user-preferred stops in a personalized recommender system (скачать постер в PDF).
The VI International Conference on Information Technology and Nanotechnology (ITNT-2020): 26-29 May, 2020, Samara, Russia
Доклад: Aleksandr Borodinov, Vladislav Myasnikov A method of user preference elicitation by pairwise comparisons (скачать постер в PDF).
Доклад: Aleksandr Borodinov and Vladislav Myasnikov A dataset for determining user preferences of users on personal vehicles (скачать постер в PDF).
Международная научно-техническая конференция "Перспективные информационные технологии" (ПИТ-2020): 21-22 Апреля, 2020, Самара, Россия
Доклад: Александр Бородинов Метод численного анализа данных транспортных корреспонденций пользователей общественного транспорта (скачать постер в PDF).
Доклад: Александр Бородинов Определение предпочтений участника дорожного движения на личном транспорте методом парных сравнений (скачать постер в PDF).
The 10th International Conference on Information Science and Technology (ICIST-2020): 9-15 September, 2020, Bath, London, Plymouth, UK
Доклад: Aleksandr Borodinov, Anton Agafonov, Vladislav Myasnikov A Method of Preference and Utility Elicitation By Pairwise Comparisons and its Application to Intelligent Transportation Recommendation Systems (скачать презентацию в PDF).
Публикации в научных журналах по тематике проекта
1) Агафонов, А.А. Анализ больших данных в геоинформационной задаче краткосрочного прогнозирования параметров транспортного потока на базе метода k ближайших соседей / А.А. Агафонов, А.С. Юмаганов, В.В. Мясников // Компьютерная оптика. – 2018. – Т. 42, № 6. – С. 1101-1111. – DOI: 10.18287/2412-6179-2018-42-6-1101-1111. Web-ссылка: http://www.computeroptics.smr.ru
2) Borodinov A.A., Yumaganov A.S., Agafonov A.A. Public transport route planning in the stochastic network based on the user individual preferences // CEUR Workshop Proceedings. Samara: CEUR-WS, 2019. Vol. 2391. P. 66Р71. Web-ссылка: http://ceur-ws.org/Vol-2391/
3) Borodinov A.A., Myansikov V.V. Analysis of the preferences of public transport passengers in the task of building a personalized recommender system // CEUR Workshop Proceedings. Samara: CEUR-WS, 2019. Vol. 2391. P. 198-205. Web-ссылка: http://ceur-ws.org/Vol-2391/
4) Agafonov A., Yumaganov A. Bus Arrival Time Prediction with LSTM Neural Network // Advances in Neural Networks - ISNN 2019. Moscow, Russia: Springer International Publishing, 2019. Vol. 11554. P. 11-18. DOI: 10.1007/978-3-030-22796-8_2 Web-ссылка: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-22796-8_2
5) Borodinov, A.A. Evaluating classifiers to determine user-preferred stops in a personalized recommender system / A.A. Borodinov, V.V. Myasnikov // Twelfth International Conference on Machine Vision (ICMV 2019) Twelfth International Conference on Machine Vision (ICMV 2019). – International Society for Optics and Photonics, 2020. – Vol. 11433. – P. 114330N. Web-ссылка: https://www.spiedigitallibrary.org/conference-proceedings-of-spie/11433/114330N/Evaluating-classifiers-to-determine-user-preferred-stops-in-a-personalized/10.1117/12.2556536.full?SSO=1
6) Borodinov, A. A method of user preference elicitation by pairwise comparisons / A. Borodinov, V. Myasnikov // CEUR Workshop Proceedings. – 2020. – Vol. 2665. – P. 50-53. Web-ссылка: http://ceur-ws.org/Vol-2665/paper12.pdf
7) Borodinov, A.A. Development and research of algorithms for determining user preferred public transport stops in a geographic information system based on machine learning methods / A.A. Borodinov // Computer Optics. – 2020. – Vol. 44. – No 4. – P. 646-652. Web-ссылка: http://computeroptics.smr.ru/KO/PDF/KO44-4/440419.pdf
8) Borodinov, A.A. Method of determining user preferences for the personalized recommender systems for public transport passengers / A.A. Borodinov, V.V. Myasnikov // Communications in Computer and Information Science. – 2020. – Vol. 1086CCIS. – P. 341-351. Web-ссылка: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-39575-9_34
Пресса о проекте
Новости Самарского Университета: Искусственный интеллект проложит персональный маршрут
Страница проекта на сайте Самарского Университета
Персональный цифровой автотранспортный помощник
Благодарности
Проект "Персональный цифровой автотранспортный помощник" реализуется в рамках гранта Министерства науки и высшего образования РФ, полученного Самарским университетом по федеральной целевой программе «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014 - 2020 годы» (Соглашение № 075-02-2018-205 от «26» ноября 2018 г.; Соглашение о предоставлении субсидии от «03» июня 2019 года номер соглашения ЭБ 075-15-2019-062). Уникальный идентификатор проекта RFMEFI57518X0177.
