基于知識圖譜的軌道交通運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)事件智能分析研究

摘要： 目前城市軌道交通運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)事件頻發(fā)，復(fù)雜的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營模式使得各風(fēng)險(xiǎn)之間動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)，致險(xiǎn)因素不易識別和管理；風(fēng)險(xiǎn)管理知識碎片化，分散存儲(chǔ)在各種資料中，相關(guān)管理者不易獲取管理經(jīng)驗(yàn)。為解決以上問題，基于人工智能領(lǐng)域的網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)和知識圖譜技術(shù)，從各城市的政府官網(wǎng)、專業(yè)網(wǎng)站以及百度新聞網(wǎng)頁獲取2000—2022年間的549起城市軌道交通運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)事件資料，使用Neo4j圖數(shù)據(jù)庫構(gòu)建... （共10頁）