發(fā)布時(shí)間：2018-10-04 23:33

【摘要】：交通問題是目前城市發(fā)展中需要面臨的一項(xiàng)重大問題,因此國家正在大力發(fā)展智慧城市,建設(shè)智能交通系統(tǒng),以加快城市公交優(yōu)化建設(shè),提高大眾交通信息服務(wù)能力。然而隨著交通信息化的迅速發(fā)展,交通數(shù)據(jù)類型越來越繁多,數(shù)據(jù)量也日漸增大。而動(dòng)態(tài)交通綜合數(shù)據(jù)的分析和處理也面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。面對(duì)交通數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性,更加高效和穩(wěn)定的數(shù)據(jù)組織管理方式才能有效地組織和管理不同類型的交通數(shù)據(jù),同時(shí),需要探索與研究數(shù)據(jù)的組織管理模型,思考現(xiàn)實(shí)交通數(shù)據(jù)問題的解決方案。即在數(shù)據(jù)的組織管理方面需要不斷開拓時(shí)空數(shù)據(jù)模型研究,進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理效率,注重海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理和深度挖掘,從而向社會(huì)和公眾提供更加快速、準(zhǔn)確、有效的交通信息服務(wù)以解決大眾日常出行的公交慢、停車難、步行繞等問題。本文基于復(fù)雜多樣的動(dòng)態(tài)交通信息,圍繞被動(dòng)交通信息服務(wù)與主動(dòng)交通信息搜索研究了信息檢索的相關(guān)問題,并在探究中文地理分詞方法的基礎(chǔ)上研究了一種動(dòng)態(tài)綜合交通信息的數(shù)據(jù)模型并進(jìn)行了應(yīng)用探索。主要完成的工作有:(1)研究了中文地理分詞方法,并在交通地理信息領(lǐng)域進(jìn)行應(yīng)用。為提高交通信息搜索時(shí)的服務(wù)響應(yīng)速度,首先提出了交通專題信息快速切分方法;其次,實(shí)現(xiàn)了對(duì)RMM算法的改進(jìn),即實(shí)現(xiàn)了一種交通專題詞優(yōu)先的分詞算法。該算法能夠有效避免對(duì)專業(yè)詞的歧義切分,結(jié)合結(jié)構(gòu)優(yōu)化的交通信息詞典,能夠提高對(duì)交通信息檢索語句的分詞精度。(2)面對(duì)上述算法的需要,并借鑒本體在語義表達(dá)上的層次特性設(shè)計(jì)了交通信息詞典的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu),然后利用相關(guān)動(dòng)態(tài)交通專題數(shù)據(jù)建立了交通專題信息詞庫。(3)基于本體方法建立動(dòng)態(tài)交通信息綜合數(shù)據(jù)模型。按照本體建模理論,并且結(jié)合地理本體的研究成果完成針對(duì)多專題動(dòng)態(tài)交通信息的交通信息本體模型建立。(4)對(duì)模型的應(yīng)用驗(yàn)證。以西城區(qū)TOCC系統(tǒng)為例,按照本體的模型結(jié)構(gòu)將各種動(dòng)態(tài)信息進(jìn)行類別層次劃分和關(guān)聯(lián)整理。然后,利用分詞算法對(duì)用戶搜索語句做交通關(guān)鍵詞提取,最終依據(jù)交通本體的推理查詢,提供了對(duì)多類型動(dòng)態(tài)交通信息的一體化搜索和多方位展示。結(jié)果表明,該模型對(duì)多源動(dòng)態(tài)交通數(shù)據(jù)分析與檢索具有一定的實(shí)際意義。研究成果也可以為動(dòng)態(tài)交通信息處理提供技術(shù)參考。最后對(duì)基于本體知識(shí)的動(dòng)態(tài)綜合交通信息的進(jìn)一步挖掘和應(yīng)用進(jìn)行了探索并做出展望。
[Abstract]:Traffic problem is an important problem in urban development at present. Therefore, the country is vigorously developing intelligent city and building intelligent transportation system, in order to speed up the construction of urban transit optimization and improve the capacity of mass transit information service. However, with the rapid development of traffic information, traffic data types are more and more, and the amount of data is increasing day by day. The analysis and processing of dynamic traffic data is also facing a severe challenge. Faced with the diversity and complexity of traffic data, more efficient and stable data organization and management methods can effectively organize and manage different types of traffic data. At the same time, it is necessary to explore and study the data organization and management model. Consider the solution of real traffic data problem. That is, in the aspect of data organization and management, it is necessary to develop spatio-temporal data model research, further improve the efficiency of data storage and management, pay attention to real-time processing and deep mining of massive data, so as to provide the society and the public with faster and more accurate. Effective traffic information service to solve the problem of slow public transportation, difficult parking, walking around and so on. Based on the complex and diverse dynamic traffic information, this paper studies the related problems of information retrieval around passive traffic information service and active traffic information search. On the basis of exploring the method of Chinese geographical word segmentation, this paper studies a data model of dynamically synthesizing traffic information and explores its application. The main works are as follows: (1) the Chinese geographic word segmentation method is studied and applied in the field of traffic geography information. In order to improve the service response speed of traffic information search, a fast segmentation method of traffic topic information is proposed firstly, and then the RMM algorithm is improved, that is, a word segmentation algorithm with traffic topic word first is implemented. The algorithm can effectively avoid ambiguous segmentation of professional words and improve the segmentation accuracy of traffic information retrieval statements by combining with the traffic information dictionary with optimized structure. (2) facing the need of the above algorithms, The storage structure of the traffic information dictionary is designed based on the hierarchical characteristics of ontology in semantic expression. Then, the lexicon of traffic topic information is established by using the relevant dynamic traffic thematic data. (3) the integrated data model of dynamic traffic information is established based on ontology method. According to ontology modeling theory and combined with the research results of geographical ontology, the traffic information ontology model for multi-topic dynamic traffic information is established. (4) the application of the model is verified. Taking Xicheng District TOCC system as an example, various dynamic information are classified and connected according to the model structure of ontology. Then, the segmentation algorithm is used to extract the traffic keywords from the user search sentences. Finally, according to the reasoning query of the traffic ontology, the integrated search and multi-directional display of the multi-type dynamic traffic information are provided. The results show that the model has some practical significance for the analysis and retrieval of multi-source dynamic traffic data. The research results can also provide a technical reference for dynamic traffic information processing. Finally, the further mining and application of dynamic integrated traffic information based on ontology knowledge are explored and prospected.
【學(xué)位授予單位】：北京建筑大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P208

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本文編號(hào)：2252322