公路货运是物流运输中占据主导地位的运输方法,公路运输的方便灵活可以使得货物实现点对点的运输,公路运输中承运方主体种类繁多,其中个体户、物流专线公司占据较大比重。我国公路货运中长期存在信息闭塞,车货双方较难沟通,空载率较高等问题,这极大的影响了物流领域的效率。随着物流信息化和互联网技术的发展,出现了大量的物流信息平台,这些平台将货物与车辆的信息进行整合,呈现给用户供其选择,虽然平台拥有大量信息,但是由于平台的功能限制,有些平台只是对车货信息进行简单的陈列,车货匹配问题并没有得到很好的解决。实际上,车货的有效匹配不仅可以有效的提高双方交易的成功率,降低双方进行选择的时间成本,还能够增加用户粘性,有利于平台的长远发展。所以本文针对物流平台的车货匹配问题进行了研究,考虑到大量的研究对承运方定义太过笼统,没有根据实际进行细分,故本文根据承运方的特点将其划分为个体户和物流专线公司。针对个体户,构建了基于推荐算法的推荐模型;针对专线公司,构建了基于车货双方满意度的匹配模型。并利用平台真实数据对模型进行了验证。首先,通过文献阅读以及理论分析,梳理了国内外关于车货匹配的研究现状和进展,通过现状研究和调研分析出存在的问题及不足,其次介绍了物流信息平台、网络货运等,同时介绍了推荐系统理论和双边匹配理论对本文的支撑作用。然后针对信息平台中大量的个体户,对车货匹配问题进行了详细的阐述,明确匹配的对象,归纳了匹配的模式,结合基于内容的方法、基于标签的方法和协同过滤方法分别建立了给托运人推荐司机、给司机推荐货源的车货推荐模型。针对专线公司,对交易双方的满意度进行分析,选取影响双方交易意愿的指标因素,对指标进行量化,以托运满意度和承运满意度最大化为目标构建了车货匹配模型,接着利用线性加权法对模型求解。此外,针对实际中平台会根据运营状况,使得匹配的结果偏向于某一方,以增大对该方的吸引力,提高该群体对平台的忠诚度,本文引入直觉模糊相关知识来改进模型,并模仿梯度下降算法进行交互求解,以满足平台的需求。最后,通过平台的车货信息对模型进行了验证,证明了本文模型的有效性和实用性。本文构建的模型分别针对在托运人主体中占据主要地位的个体户和专线公司,为车货匹配双方提供了较好的匹配方法,为解决交易过程中的匹配效率低下和装载率低等问题提供了参考,同时也给当前物流信息平台开发匹配推荐方法提供了一定的思路。