同济大学学报(自然科学版)

作者：王占中，兰若冰，杨萌，张书源

单位：吉林大学 交通学院，吉林 长春130000

关键词：道路运输,实时风险评估,知识图谱,图神经网络,推荐算法

基金：吉林省自然科学基金（20230101112JC）

基于知识图神经推荐算法（KGCN）进行危险品道路运输实时风险评估，旨在通过实时评估危险品道路运输风险，及时发现高风险因素，提前调整运输状态，降低危险品道路运输发生风险的概率和避免造成严重的事故后果。构建危险品道路运输事件知识图谱，基于图神经网络（GNN）将该知识图谱嵌入推荐算法，计算风险因素导致风险事件发生的可能性，针对危险品道路运输事件给出个性化的风险评估结果。该方法简化了实时数据处理操作，克服了实时数据稀疏的困难，以54 097条货物道路运输报警数据为实例进行验证，得出AUC值稳定在0.83左右，计算结果可靠。

来源：2025年第8期

《同济大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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