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Sequential Request Rejection Patterns in Ride-Hailing Systems: A Zero-Inflated Request-Level Analysis
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AI
DOI：10.3390/su18189292.png)
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摘要
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网约车研究大多将司机响应视为孤立的二元接受-拒绝决策，仅能有限地揭示乘客请求层面的未成功匹配如何累积并影响匹配性能。本研究利用伊斯坦布尔一个月的运营数据，考察了连续拒绝暴露和匹配时间。分析涵盖了236,384个最终实现成功司机-乘客匹配的请求；未匹配和取消的请求数据不可用。基于GIS的自由流基准支持了延迟测量。拒绝次数具有过度离散和61.3%零值的特点，并在泊松分布、负二项分布、零膨胀泊松分布和零膨胀负二项分布（ZINB）模型中进行了比较。匹配时间采用零膨胀有序probit模型分析，推断基于司机分组的稳健标准误差。ZINB模型提供了最佳的整体拟合效果。每增加1分钟的接驾时间和实际延迟，分别与条件拒绝次数增加15.4%和4.6%相关，而较长的实际行程时间则与较低的拒绝暴露相关。接驾时间也与即时匹配概率降低4.687个百分点相关。接驾时间、行程时间和延迟描述了最终成功的匹配，且对之前拒绝的司机不可用；因此，这些估计代表请求层面的关联，是在最终匹配条件下的结果，而非对先前拒绝决策的因果效应。
Keyword:
ride-hailing
sequential request rejection
matching time
zero-inflated models
期刊
IF:
3.3
论文数:
10.7W
被引数:
28.4W
机构
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