基于轨迹大数据的司机出行知识图谱构建与实现

李璇; 吴雷; 姜梦; 潘晓

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基于轨迹大数据的司机出行知识图谱构建与实现

时空智能分析 | 更新时间：2025-11-25

- 基于轨迹大数据的司机出行知识图谱构建与实现
- 基于轨迹大数据的司机出行知识图谱构建与实现
- 地理空间信息 2023年21卷第1期页码：32-35+130
- 作者机构：
  
  1. 石家庄铁道大学
  2. 燕山大学信息科学与工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目（61472340、61303017）;河北省自然科学基金资助项目（F2021210005）;河北省省级科技计划资助创新能力提升计划资助项目（21550803D）;河北省教育厅青年拔尖资助项目（BJ2021085）;河北省科技厅大学、中学在校生科技创新能力培育专项资助项目（DXS202106、22E50118D）;国家级大学生创新创业训练计划资助项目（202110107015）
- DOI：
  中图分类号： P208;U491
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
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李璇, 吴雷, 姜梦, 等. 基于轨迹大数据的司机出行知识图谱构建与实现[J]. 地理空间信息, 2023,21(1):32-35+130.

李璇, 吴雷, 姜梦, et al. 基于轨迹大数据的司机出行知识图谱构建与实现[J]. 2023, 21(1): 32-35+130.
李璇, 吴雷, 姜梦, 等. 基于轨迹大数据的司机出行知识图谱构建与实现[J]. 地理空间信息, 2023,21(1):32-35+130. DOI：

李璇, 吴雷, 姜梦, et al. 基于轨迹大数据的司机出行知识图谱构建与实现[J]. 2023, 21(1): 32-35+130. DOI：

摘要

蕴含静态路网特性和动态交通特性的轨迹大数据具有多源异构的特点，给交通知识分析和挖掘带来了困难。近年兴起的知识图谱可对多源异构数据进行有效融合、对齐和加工。基于轨迹大数据，采用自底向上的方法在结构化数据中构建司机出行知识图谱，还原轨迹数据的时空关系和语义关联。具体来说，通过RDF Mapping进行知识抽取，将结构化数据映射为RDF数据；再利用Neo4j存储对静态路网拓扑进行知识补齐和融合。司机出行知识图谱的构建为交通出行知识查询和推理奠定了良好基础；同时，从结构化数据中自底而上构建知识图谱的方法可被扩展应用于其他领域的结构化数据，对推广知识图谱应用起到推进作用。

Abstract

关键词

Keywords

references

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