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作者：许慧;李树秀;邢镔;
单位：重庆工业大数据创新中心有限公司工业大数据应用技术国家工程实验室;重庆邮电大学经济管理学院;
摘要：目前城市轨道交通运营风险事件频发，复杂的内部结构和网络化运营模式使得各风险之间动态关联，致险因素不易识别和管理；风险管理知识碎片化，分散存储在各种资料中，相关管理者不易获取管理经验。为解决以上问题，基于人工智能领域的网络爬虫技术和知识图谱技术，从各城市的政府官网、专业网站以及百度新闻网页获取2000—2022年间的549起城市轨道交通运营风险事件资料，使用Neo4j图数据库构建城市轨道交通运营风险事件知识图谱，实现对风险事件数据的可视化展示与智能分析。通过对风险事件开展四类分类查询、三类统计分析及两类关联路径问答研究，对以往风险事件进行智能分析，为后续类似风险事件提供事前防范或者事后处置的管理经验。研究表明：在城市轨道交通领域应用知识图谱，可以保障风险事件信息持续存储功能及效率，优化风险事件统计途径及可视化效果，实现事件关联关系灵活化智能分析，可为城市轨道交通运营期间风险的前馈控制和反馈响应提供管理经验和参考建议。
关键词：轨道交通;;运营;;风险管理;;知识图谱;;智能分析;;风险事件
基金资助：国家社会科学基金项目西部项目(22XGL013);; 重庆市自然科学基金面上项目(cstc2021jcyj-msxm X0951);; 重庆市教委科学技术研究计划项目(KJQN202000631);; 中国博士后科学基金项目(2021M700617);; 2020年重庆留创计划创新类资助项目(cx2020035);; 重庆市教育委员会人文社会科学研究重点项目(21SKGH061)
