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<section style="box-sizing: border-box;font-size: 16px;"><section style="margin-top: 10px;margin-bottom: 10px;box-sizing: border-box;" powered-by="gulangu"><section style="transform: rotate(0deg);margin-bottom: -6px;width: 0px;border-right: 3px solid rgb(246, 192, 20);border-bottom: 3px solid rgb(246, 192, 20);box-sizing: border-box;line-height: 0;border-top: 3px solid rgb(255, 255, 255) !important;border-left: 3px solid rgb(255, 255, 255) !important;"><section style="line-height: 0;width: 0px;"><svg viewbox="0 0 1 1" style="vertical-align:top;"></svg></section></section><section style="border-left: 6px solid rgb(94, 102, 173);border-bottom: 6px solid rgb(94, 102, 173);border-top-color: rgb(94, 102, 173);border-right-color: rgb(94, 102, 173);box-sizing: border-box;"><section style="background-color: rgb(245, 245, 245);padding: 10px;box-sizing: border-box;"><section style="text-align: center;box-sizing: border-box;" powered-by="gulangu">本刊“学术动态（Planning Reviews）”栏目，推介国内外学术书籍和文献报告、关注国际研究动态和前沿热点、分享规划案例研究。本期 “城乡交通与市政基础设施” 专栏，与大家分享一份关于交通知识图谱技术的研究报告。 （专栏编辑：卓健，同济大学建筑与城市规划学院教授）</section></section></section><section style="margin-left: auto;margin-top: -6px;width: 0px;border-top: 3px solid rgb(246, 192, 20);border-left: 3px solid rgb(246, 192, 20);box-sizing: border-box;line-height: 0;border-right: 3px solid rgb(255, 255, 255) !important;border-bottom: 3px solid rgb(255, 255, 255) !important;"><section style="line-height: 0;width: 0px;"><svg viewbox="0 0 1 1" style="vertical-align:top;"></svg></section></section></section></section> 面向城市交通治理的交通知识图谱技术来源：赵一新，伍速锋，段征宇，杨余久，丁卉，王宇清. 超大规模的广域时空交通知识聚合国家重点研发计划课题[Ｒ]. 中国城市规划设计研究院城市交通研究分院，同济大学，清华大学，中山大学，深圳市城市交通规划设计研究中心有限公司，2020. 交通治理的核心是制定公共政策、协同规划建设、精准供需匹配和动态调节管理，这就需要全面、准确、及时地把握城市居民出行和交通状态变化规律。因此，通过构建多源交通数据融合的智能计算平台，对城市交通实时运行状态和长期演化态势进行准确研判，是实现城市交通智能治理的基础。智能计算平台的“智能”主要体现在感知智能、认知智能和计算智能三方面，而知识图谱技术是实现认知智能的关键。知识图谱是人工智能领域的热点，目前国内外在知识图谱、图数据库等方面开展大量的研究和应用探索，并已成功应用于搜索引擎、智能助理等领域，但在城市交通领域尚属于起步阶段，面向交通治理的知识图谱设计、数据组织与抽取和知识挖掘等技术也亟待深入研究。 本研究属于国家重点研发计划项目“城市交通智能治理大数据计算平台及应用示范”中的课题二“超大规模的广域时空交通知识聚合”。课题针对传统关系型数据库在交通建模复杂性和多阶搜索性能上的短板，面向超大规模的跨媒体交通数据，研究基于时空轨迹的交通实体间关系抽取技术、基于知识图谱的“人——车——城市空间”画像技术、基于实体消歧和共指消解的多源数据融合技术等，实现个体活动、网络状态变化、交通政策影响以及交通事件影响等复杂规律的深度挖掘和知识提取，为多场景推演预测提供价值稠密的交通知识体系。 本研究以信息抽取、信息融合、知识推理、知识检索等交通知识图谱的构建和智能分析过程为主线，研究超大规模的广域时空交通知识表达和智能分析技术，构建亿级交通实体的大规模交通知识图谱，支持城市交通“短期状态迁移——中长期态势演化”的敏捷预测与可靠推演。研究内容包括四个方面。 （1） 面向城市交通智能治理的交通知识图谱设计及标准化：以城市人群的活动和出行为主线，研究多源异构交通大数据的知识表达。设计交通知识图谱，关联交通主体、出行与活动、交通设施、交通服务、活动空间与城市空间、交通事件、大型活动等城市交通相关实体，最终实现20类以上多源异构交通数据的知识表达，满足交通治理的典型应用场景需求。 （2） 多元异构数据的信息抽取与信息融合技术：研发信息抽取和信息融合模型，基于多源异构交通大数据，构建亿级交通实体的知识图谱。重点研究交通实体的消歧和共指消解等技术，实现对不同数据源中相同交通实体的识别；基于地图匹配、公交上下车站点识别等时空轨迹识别算法，重点研究交通主体与活动/出行之间的关系，以及出行/活动与交通工具、交通服务和设施、环境等相关实体的关联关系识别。 （3） 城市交通知识推理与城市画像技术：研发交通知识推理模型，从知识图谱中发现新的知识，实现全方位的城市画像构建，支撑城市交通的精准治理。重点研发人物画像模型、车辆画像模型、城市空间画像模型等3种知识推理模型。 （4） 基于图计算的城市交通知识检索：研发交通知识挖掘模型，为智能研判与态势推演等模型提供标准化的知识图谱程序模块。基于交通知识图谱强大的图计算能力，研发交通网络状态变化规律挖掘模型、个人活动/出行规律挖掘模型、交通事件影响挖掘模型、大型活动出行特征挖掘模型等。 （供稿：赵一新，中国城市规划设计研究院城市交通研究分院院长；段征宇，同济大学副教授）<section data-width="90%" label="Copyright ? 2015 e7wei All Rights Reserved." style="margin: 1em auto;white-space: normal;border-width: initial;border-style: initial;border-color: currentcolor;width: 500.39px;height: 20px;text-align: center;line-height: 20px;box-sizing: border-box;background-image: none;"><img data-ratio="0.02" src="http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz/pe8CuSR9OF6m021fv6M3b9icJmuuwc8DDut3ufX0Z3icSadeBTicDUkg90qibBEUhnTy4p9aPqR5JZic0DUWrHDaOiag/640?wx_fmt=png" data-type="png" data-w="650" data-width="100%" style="margin-right: auto;margin-left: auto;width: 500.39px;display: inline-block;" />本文为《》原创文章 </section>欢迎在朋友圈转发，转载请联系@vip.126.com<img data-ratio="0.02" src="http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz/pe8CuSR9OF6m021fv6M3b9icJmuuwc8DDiaYlDrqA3CykArx4VY0HCvTE3HOpF5ryibaf6HOqeOwzqA3SLBnUMBxA/640?wx_fmt=png" data-type="png" data-w="650" data-width="100%" style="margin-right: auto;margin-left: auto;width: auto;line-height: 20px;font-family: 微软雅黑;display: inline-block;" /><img class="rich_pages js_insertlocalimg" data-ratio="0.5726872246696035" data-s="300,640" src="http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/pe8CuSR9OF5XIcy6RtdIjsnm414aib8Oia4X7diaC1OT4cdian2upq6CLot0gWbQtAV7HMYUeehz1CQ0NtJeicdMMcA/640?wx_fmt=jpeg" data-type="jpeg" data-w="454" style="" />识别二维码  订阅本刊2017-2020年电子阅读版<section data-id="32" style="white-space: normal;line-height: 25.6px;color: rgb(62, 62, 62);font-family: 微软雅黑;max-width: 100%;background-color: rgb(255, 255, 255);box-sizing: border-box !important;"><blockquote style="margin: 3px;padding: 10px 15px;border-top-width: 3px;border-right-width: 3px;border-bottom-width: 3px;border-color: rgb(216, 40, 33);max-width: 100%;border-top-left-radius: 50px;border-bottom-right-radius: 50px;box-shadow: rgb(165, 165, 165) 5px 5px 2px;background-color: rgb(250, 250, 250);box-sizing: border-box !important;"><section data-style="margin-top: 15px; margin-bottom: 0px; padding: 0px; color: rgb(107, 77, 64); line-height: 2em; font-size: 20px; border-color: rgb(107, 77, 64);font-size: 18px;font-weight:bold;" style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;"><img data-ratio="0.1734375" src="http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz/pe8CuSR9OF7tXrW0jv2pVRtf1fIoCpeTrSicBPia8EKlAFn0ZYZqvO9bjRR6f2CxjdgzRuK0sqM1PSVSFQgn3ZAQ/640?wx_fmt=jpeg" data-type="jpeg" data-w="640" title="1447341242140817.jpg" width="auto" style="width: auto !important;visibility: visible !important;box-sizing: border-box !important;" /></section><section data-style="margin-top: 0px; margin-bottom: 0px; padding: 0px; line-height: 2em; font-size: 14px; min-height: 1.5em; color: inherit;" style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;">URBAN PLANNING FORUM     Since 1957创新性、前瞻性、学术性中文核心期刊、中国科技核心期刊、中国人文社会科学核心期刊、中文社会科学引文索引来源期刊（CSSCI）、中国期刊全文数据库（CJFD）全文收录期刊，中国学术期刊综合评价数据库（CAJCED）统计源期刊，中国科学引文数据来源期刊，RCCSE中国核心学术期刊 官方网站：http://www..org投稿链接：http://cxgh.cbpt.cnki.netEmail: @vip.126.com电话：021-65983507传真：021-65975019微信号：</section></blockquote></section>