进入“互联网+”时代，社交媒体已经成为人们生活的重要组成部分和人类语言的重要发布平台。社交媒体中蕴含了大量与交通相关的语言描述，在某些应用方面甚至比在物理空间中采集的交通信息更有优势。这些由社交媒体产生交通信息虽然在描述上存在一定模糊性、主观性，但蕴含了人类的分析、推理和智慧。

这些信息以人类语言为载体，包含了大量对交通状态的因果分析与多角度描述，可以为传统交通信息采集手段提供有力补充，近年来已成为交通状态感知的重要信息来源。

但是，若要能系统性地、有效地利用这些交通信息，我们需要解决如下难点：

1)   微博内容语义消歧与交通话题筛选。中文具有一词多义的特点，带有关键词的微博可能与交通无关，且与交通相关的微博也不一定带有实际的交通信息，如何进行语义消歧和交通话题筛选，减少对无效微博的后续处理，提高系统效率，是第一个难点。

2)   微博数据中交通信息的有效识别与提取。微博中包含的交通事件发生地点往往比普通的地点实体更复杂，如何准确界定微博中的交通相关信息，并选择相应的算法提取这些信息是第二个难点。

本文以新浪微博为主要数据来源，分别利用支持向量机算法、条件随机场算法以及事件提取模型完成微博的分类、命名实体识别与交通事件提取，开发了基于社交媒体大数据的交通感知分析与可视化系统，可以为交通管理部门及时提供交通舆情及突发交通事件的态势、影响范围、起因等信息。在交通信息采集系统建设较为薄弱的地区，本文建立的系统可以为交通管理提供信息补充。

该系统具有系统性好、应用性强等特点。

引用格式：郑治豪, 吴文兵, 陈鑫, 胡荣鑫, 柳鑫, 王璞. 基于社交媒体大数据的交通感知分析系统. 自动化学报, 2018, 44(4): 656-666. 

链接：http://html.rhhz.net/ZDHXBZWB/html/2018-4-656.htm

PDF：http://www.aas.net.cn/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=19257

作者简介：

郑治豪. 中南大学交通运输工程学院本科生（现中南大学交通运输工程学院硕士研究生）. 主要研究方向为交通大数据.

E-mail: vincentzheng@csu.edu.cn

吴文兵. 中南大学软件学院本科生（现南京大学软件学院硕士研究生）. 主要研究方向为机器学习.

E-mail: SoundsOfLife@163.com

陈鑫. 中南大学信息科学与工程学院本科生（现清华大学电子工程系硕士研究生）. 主要研究方向为网络大数据挖掘与分析.

E-mail: 1774885528@qq.com

胡荣鑫. 中南大学交通运输工程学院本科生（现西安交通大学经济与金融学院硕士研究生）. 主要研究方向为物流与电子商务.

E-mail: hurongxin@csu.edu.cn

柳鑫. 中南大学交通运输工程学院本科生（现中南大学交通运输工程学院硕士研究生）. 主要研究方向为城市公共交通规划、运营与管理.

E-mail: 1104130901@csu.edu.cn

王璞.博士, 教授, 中南大学学术委员会委员. 2005 年7 月于中国科学技术大学获得学士学位, 2010 年5 月在美国圣母大学获得博士学位, 2010-2011 年在美国麻省理工学院进行博士后研究工作. 主要研究方向为交通大数据, 社会交通, 复杂网络. 担任IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems副主编, IEEE 智能交通系统学会社会交通系统技术委员会Co-Chair. 本文通信作者.

E-mail: wangpu@csu.edu.cn