知識グラフに基づく都市車両モビリティ特性マイニングとトリップ生成【JST・京大機械翻訳】

Li Guilong; Chen Yixian; Xie Jun; Lin Qinghai; He Zhaocheng

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209086522137 整理番号：22P0300735

知識グラフに基づく都市車両モビリティ特性マイニングとトリップ生成【JST・京大機械翻訳】

Urban Vehicle Mobility Characteristic Mining and Trip Generation Based on Knowledge Graph

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発行年： 2022年02月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月18日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

都市輸送の運用は,大量の情報を含み,知的輸送システムの研究にとって非常に重要である大量の交通データを生成する。特に,知覚技術の改善により,自動車の個人レベルのトリップデータを得ることが可能になった。それは,より細かい粒度とより大きな研究ポテンシャルを持つが,同時に,データ組織化と分析に関してより高い要求を必要とする。より重要なことに,プライバシー問題のために市民は作成できない。個人レベルの都市車両トリップビッグデータをよりよく処理するために,研究に対する知識グラフを導入した。個々のレベルトリップデータの組織化のために,データ取得の効率を大幅に改善する個人レベルのトリップ知識グラフを設計し,構築した。次に,データエンジンとしてトリップ知識グラフを使用し,輸送ドメイン知識を結合することによって,車両のトリップ特性をマイニングするために論理的規則を設計した。最後に,個人レベルトラフィックデータのプライバシー問題に対処するために,知識グラフ生成に基づく個人レベルトリップ合成法を提案した。実験は,最終生成トリップデータが,移動性パターンと車両関連における歴史的なものと同様であり,高い空間連続性を持つことを示した。【JST・京大機械翻訳】

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交通調査

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