(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210857948.3 (22)申请日 2022.07.20 (71)申请人 北方工业大 学 地址 100144 北京市石景山区晋元庄路5号 (72)发明人 郭伟伟　邱倩倩　谭墍元　罗文秀　 薛晴婉　郑国荣　 (74)专利代理 机构 北京志霖恒远知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11435 专利代理师 洪秀凤 (51)Int.Cl. G06F 16/9535(2019.01) G06F 16/215(2019.01) G06F 16/36(2019.01) G06F 16/28(2019.01) G06F 16/2458(2019.01)G06F 8/34(2018.01) (54)发明名称 基于知识图谱的公共交通出行用户画像构 建方法及系统 (57)摘要 本发明提供一种基于知识图谱的公共交通 出行用户画像构建方法及系统， 包括： 获取出行 数据并预处理； 将预处理后的数据存储至关系型 数据库中， 定义实体、 关系、 实体和关系的属性 值； 将处理后的数据导入图数据库， 建立各实体 间的关联关系， 得知识图谱； 基于知识图谱挖掘 出行用户出行特征， 基于出行特征构建出行用户 画像。 本发 明基于知识图谱存储公共交通出行数 据， 对数据进行有效融合， 形成交通领域知识网 络， 便于数据挖掘； 挖掘出出行用户出行特征并 构建出行用户画 像， 形象直观的展现出用户出行 行为时空特征等， 得到用户出行偏好(时间、 空 间、 站点周边POI)的同时避免出行用户属性多、 关系复杂等造成查询获取信息效率低、 关系建模 复杂等问题。 权利要求书2页 说明书7页 附图8页 CN 115114533 A 2022.09.27 CN 115114533 A 1.一种基于知识图谱的公共交通出行用户画像的构建方法， 其特征在于， 包括以下步 骤： S1、 获取公共交通出 行数据并对所述公共交通出 行数据进行 预处理； S2、 将预处理后的公共交通出行数据存储至关系型数据库中， 定义预处理后的公共交 通出行数据中的实体、 关系 、 实体和关系的属性 值； S3、 将S2步骤处理后的公共交通出行数据导入图数据库中， 基于S2步骤定义的实体、 关 系、 实体和关系的属性 值， 建立各实体间的关联关系， 得到知识图谱； S4、 基于所述知识图谱挖掘公共交通出行用户的出行特征， 并基于所述出行特征构建 公共交通出 行用户画像。 2.如权利要求1所述的基于知识图谱的公共交通出行用户画像的构建方法， 其特征在 于， 所述公共交通出行数据包括 公共交通出行用户的历史刷卡数据、 公交及地铁站 点数据、 公交及地铁线路数据、 公交及地铁站点周边兴趣点数据。 3.如权利要求1所述的基于知识图谱的公共交通出行用户画像的构建方法， 其特征在 于， S1步骤中的预处 理包括异常数据清洗、 目标 数据筛选、 数据整合与关联、 换乘行为识别。 4.如权利要求3所述的基于知识图谱的公共交通出行用户画像的构建方法， 其特征在 于， 所述异常数据 清洗包括： 剔除无效和错误数据， 所述无效和错误数据包括进站和出站非 成对的刷卡数据、 刷卡数据中站点位置缺失数据、 进出站位置相同数据以及进出站 时间差 大于预设时间的数据； 所述目标数据筛选包括： 基于预设条件通过SQL语句筛选目标刷卡数据， 并统计预设条 件内同一 IC卡的刷卡次数； 所述数据整合与关联包括： 将时间相邻的两进出站数据合并为包含起始及终止时间和 站点名称的一行 数据， 并对合并后的一行 数据添加一列行程 ID字段， 形成出 行链； 所述换乘行为识别包括： 基于换乘时间阈值识别公共交通出行用户是否发生换乘行 为。 5.如权利要求4所述的基于知识图谱的公共交通出行用户画像的构建方法， 其特征在 于， 所述异常数据清洗步骤中的预设时间为5小时； 所述目标数据筛选步骤中的预设条件为早高峰及晚高峰的刷卡数据， 所述早高峰为7 点至9点， 晚高峰为17点至19点； 所述换乘行为识别步骤中的换乘时间阈值 通过刷卡时间 间隔78％的累计得到 。 6.如权利要求1所述的基于知识图谱的公共交通出行用户画像的构建方法， 其特征在 于， S3步骤具体包括： 将存储在关系型数据库中的S2步骤处理后的公共交通出行数据导出为CSV格式数据， 并导入图数据库中， 基于S2步骤定义的实体、 关系、 实体和关系的属性值， 建立各实体间的 关联关系， 得到知识图谱； 其中， 所述实体包括： 公共交通出行用户、 公交及地铁站点、 公交及地铁线路、 公交及地 铁站点周边兴趣点； 各实体间的关联关系 包括： 公共交通出行用户与公交及地铁站点之间的起始或终止关 系、 公交及地铁站点与公交及地铁线路之间的属于关系、 公交及地铁站点与公交及地铁站 点周边兴趣点之间的相邻关系；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115114533 A 2实体和关系的属性值包括： 公共交通出行用户的标签， 所述标签包括老人卡、 学生卡、 员工卡； 公交及地铁线路的首末班车时间。 7.如权利要求1所述的基于知识图谱的公共交通出行用户画像的构建方法， 其特征在 于， S4步骤中基于所述知识图谱挖掘的公共交通出行用户的出行特征包括 公共交通出行用 户的出行频率、 出行时间、 上 下车站点的空间分布规 律。 8.如权利要求1所述的基于知识图谱的公共交通出行用户画像的构建方法， 其特征在 于， 所述方法还包括： S5、 基于python与Flask工具搭建模型 ‑视图‑控制器框架以查询公共 交通出行用户的画像， 并基于 ECharts图表库实现查询结果的可视化展示。 9.如权利要求8所述的基于知识图谱的公共交通出行用户画像的构建方法， 其特征在 于， S5步骤具体包括： 基于pytho n与Flask工具 搭建模型 ‑视图‑控制器框架； 基于所述模型 ‑视图‑控制器框架， 在前端输入查询请求， 后端基于Cypher查询语言对 图数据库进行数据查询操作， 从图数据库检索得到与所述查询请求有关联关系的实体或属 性值数据以得到查询结果图像； 根据所述查询结果， 基于Javascript的ECharts图表库绘制可视化的画像结果图以在 前端进行图像可视化展示。 10.一种基于知识图谱的公共交通出 行用户画像构建系统， 其特 征在于， 包括： 数据采集及预处 理模块， 用于获取公共交通出 行数据并进行 预处理； 数据存储模块， 用于将预处理后的公共交通出行数据存储至关系型数据库中并定义预 处理后的公共交通出 行数据中的实体、 关系 、 实体和关系的属性 值； 知识图谱构建模块， 用于将数据存储模块处理后的公共交通出行数据导入图数据库 中， 基于定义的实体、 关系、 实体和关系的属性值， 建立各实体间的关联关系， 得到知识图 谱； 公共交通出行用户画像构建模块， 用于基于所述知识图谱挖掘公共交通出行用户的出 行特征， 并基于所述出 行特征构建公共交通出 行用户画像； 查询及可视化模块， 用于通过基于python与Flask工具搭建的模型 ‑视图‑控制器框架 查询公共交通出 行用户的画像， 并基于 ECharts图表库实现查询结果的可视化展示。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115114533 A 3