随着城市化进程的加快和机动车保有量的持续增长，停车难问题日益严峻，尤其在大城市的核心区域，停车位供需矛盾尤为突出。
传统的停车方式存在信息不对称、利用率低等问题，难以满足车主日益增长的停车需求。
共享停车作为一种新兴的停车模式，通过整合利用闲置的停车资源，为车主提供更多停车选择，有效缓解了停车难问题。
然而，车主在共享停车场景下的需求呈现出多样化、个性化和动态变化等复杂特征，如何精准地感知和理解车主需求，并为其推荐满足其个性化需求的共享泊位，成为共享停车领域亟待解决的关键问题。
本文针对面向车主复杂需求的共享泊位推荐问题展开研究，首先对车主在共享停车场景下的复杂需求进行分析，包括泊位基础需求、个性化需求和动态需求等；然后，构建面向车主复杂需求的共享泊位推荐模型，并设计相应的需求特征提取、泊位匹配度计算和推荐算法等关键模块；最后，针对多目标优化、时空约束处理和用户偏好学习等方面进行推荐策略优化，以提升共享泊位推荐的精度和效率。
关键词：共享停车；泊位推荐；复杂需求；个性化推荐；推荐系统
1相关概念1.1共享停车共享停车是指在特定时间段内，将闲置的停车资源（如住宅小区、商业大厦、企事业单位等内部停车场）对外开放，供其他车辆停放，并通过互联网平台进行信息发布、预约、导航、支付等服务的一种新型停车模式。
1.2泊位推荐泊位推荐是指利用信息技术手段，根据用户的实时位置、目的地、停车时间、价格偏好等信息，结合停车场的地理位置、泊位数量、收费标准、实时占用情况等数据，为用户推荐最优停车泊位的过程。
1.3车主复杂需求车主复杂需求是指车主在共享停车场景下，除了基本的停车需求外，还表现出的多样化、个性化和动态变化的停车需求特征，例如对停车距离、价格、安全性、便利性、舒适性等方面的个性化偏好，以及受出行目的、时间、天气等因素影响的动态需求变化。
1.4推荐系统推荐系统是一种信息过滤系统，旨在根据用户的历史行为、兴趣偏好以及当前上下文信息，预测用户对特定项目的评分或偏好程度，并将用户可能感兴趣的项目推荐给用户。
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