搭捷運，下一站去哪？

基於 PageRank 演算法分析人流轉移模式，結合你的偏好，推薦最值得前往的捷運站

捷運路線圖

點擊站點選擇出發站

推薦演算法說明

核心概念：PageRank 應用於捷運人流

Google 的 PageRank 演算法透過「連結關係」評估網頁重要性。我們將相同概念應用於台北捷運：人流量就是連結，越多人從各站流向某一站，該站在該時段就越「重要」。

轉移機率矩陣

pij = γ × (eij / si) + (1 - γ) × (1 / n)

  • eij：時段內從站 i 到站 j 的人流量
  • si：站 i 出發的總人流
  • γ = 0.85：阻尼係數
  • n：總站數

推薦分數公式

Score(i→j) = w&sub1;×PRj + w&sub2;×pij + w&sub3;×Prefj - w&sub4;×Costij

w1 = 0.30 — 熱門度
w2 = 0.25 — 連結性
w3 = 0.30 — 偏好匹配
w4 = 0.15 — 旅行成本