基于知识图谱推理的风险车辆识别方法研究

俞山川; 谢耀华; 陈晨; 周健

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基于知识图谱推理的风险车辆识别方法研究

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为了快速识别高速公路风险车辆,采用知识图谱推理的识别方法,研究了高速公路运行车辆多元历史信息与安全风险之间的潜在联系。首先,确定了风险车辆类型和文本数据的来源,建立了考虑一对多、多对一和多对多关系的表示学习模型;然后,以最小化对数损失为目标,基于开放世界假设进行了样本训练;最后,采用随机游走推理模型进行知识推理,构建了高速公路风险车辆知识图谱。结果表明:建立的模型能兼顾准确度和计算效率,有效识别高速公路运行的潜在风险;语义关系识别领域的知识图谱技术可应用于高速公路运行风险预警管控。

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来源
《重庆交通大学学报:自然科学版》 |2022年第1期|22-28|共8页
作者
俞山川; 谢耀华; 陈晨; 周健;
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作者单位

招商局重庆交通科研设计院有限公司自动驾驶技术交通运输行业研发中心;

重庆400067;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类公路运输安全技术;
关键词
交通工程; 运行风险; 知识图谱; 知识推理; 表示学习;

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