交通知识图谱需要什么数据-交通图表
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1、什么是知识图谱?有哪些模型?指标?规则?
知识图谱具有解释数据、推理和规划一系列人类的思考认知能力，基于大规模，关联度高的背景知识。
通过知识图谱的图谱数据库，针对不同的个体和群体进行关联分析，从人物在指定时间内的行为来判断用户，比如去过的地方的IP地址，使用过的MAC地址（包括手机、PC、WIFI等。
知识图谱是基于图的数据结构，它的存储方式主要有两种形式：RDF存储格式和图数据库（Graph Database）。至于它们有哪些区别，请参考【1】。下面的曲线表示各种数据存储类型在最近几年的发展情况。
知识图谱在国内属于一个比较新兴的概念，国内目前paper都比较少，应用方主要集中在BAT这类手握海量数据的企业，这个概念是google在2012年提出的，当时主要是为了将传统的keyword-base搜索模型向基于语义的搜索升级。
知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间关联关系的技术方法。它由节点和边组成，每个节点代表一个实体，节点之间的边代表实体之间的关系。
2、知识图谱怎么做?
知识图谱的构建流程主要包括以下几个步骤：收集数据：收集与知识图谱相关的数据，包括结构化数据和非结构化数据。结构化数据包括数据库、表格等，非结构化数据包括网页、文本、图片等。
知识检索与知识分析 基于知识图谱的知识检索的实现形式主要包括语义检索和智能问传统搜索引擎依靠网页之间的超链接实现网页的搜索，而语义搜索直接对事物进行搜索，如人物、机构、地点等。
具有去重、分段等数据预处理功能；可形成共现矩阵、因子矩阵等多种分析矩阵；可使用Pearson、Cosine等多种算法进行数据标准化；可进行知识图谱可视化展示。
通过自然语言处理，从专业领域的自然语言数据和结构化数据中抽取出实体和关系，构建三层知识图谱。
将知识图谱放入小程序中步骤为：点击知识图谱分享按钮。点击链接按钮。在小程序打开链接即可进行同时使用，进行连接。连接之后选择上传就完成了。
3、交通调查的主要数据
第一类数据是基本数据，主要包括下述4种。（1）交通系统方面。主要是调查交通技术、交通设施和车辆、交通服务、有关交通的制度和政策等的现状及将来的发展动向，把握交通服务供给方面的情况。（2）交通需求方面。
流量：某时刻单位时间内通过道路指定断面的车辆数，是交通流的一个重要参数。 速度：某时刻通过道路指定断面的车辆速度，速度的变化会影响车辆的行驶距离和时间。
交通工具数量：调查需要确定慢行交通工具的数量、使用频率和使用范围，以便评估交通拥堵和交通安全状况。 交通路线：调查需要确定慢行交通的主要路线、路线长度和路线密度，以便评估交通流量和交通状况。
该调查中，关于出行数据主要有以下种类：所有用户出行时间和用户出行时空信息的数据。对乘客进行抽样调查，了解他们的出行目的、出行时间、乘坐线路。通过对某一断面的客流量进行观察和统计，获取该断面的客流量数据。
4、进行交通分配时需要的基本数据有哪些
如上所述，影响交通方式划分的原因有多种，主要有交通特性、个人属性、家庭属性、地区属性和时间属性等。
在沥青路面设计方法中，以单车道行驶时的横向分布系数为基准，其他情况下车道的横向分布系数与该值的比值。方向分布系数反应不同方向的交通流量差异的原因。
交通分配阶段：确认的显现时间，追踪措施的反应，观察生产量、态度、以及相互关系是否变好。
伴随交通规划、交通设施建设和交通政策的环境影响、资源等的相关数据；（5）社会经济动向、土地利用变化趋势等影响交通产生的其他有关要素的数据。
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