While considering the spatial and temporal features of traffic, capturing the impacts of various external factors on travel is an essential step towards achieving accurate traffic forecasting. However, existing studies seldom consider external factors or neglect the effect of the complex correlations among external factors on traffic. Intuitively, knowledge graphs can naturally describe these correlations. Since knowledge graphs and traffic networks are essentially heterogeneous networks, it is challenging to integrate the information in both networks. On this background, this study presents a knowledge representation-driven traffic forecasting method based on spatial-temporal graph convolutional networks. We first construct a knowledge graph for traffic forecasting and derive knowledge representations by a knowledge representation learning method named KR-EAR. Then, we propose the Knowledge Fusion Cell (KF-Cell) to combine the knowledge and traffic features as the input of a spatial-temporal graph convolutional backbone network. Experimental results on the real-world dataset show that our strategy enhances the forecasting performances of backbones at various prediction horizons. The ablation and perturbation analysis further verify the effectiveness and robustness of the proposed method. To the best of our knowledge, this is the first study that constructs and utilizes a knowledge graph to facilitate traffic forecasting; it also offers a promising direction to integrate external information and spatial-temporal information for traffic forecasting. The source code is available at https://github.com/lehaifeng/T-GCN/tree/master/KST-GCN.


翻译:考虑到交通的时空特点,捕捉各种外部因素对旅行的影响,这是实现准确交通预测的一个重要步骤;然而,现有研究很少考虑外部因素,或忽视外部因素之间复杂相互关系对交通的影响;自然,知识图可以自然地描述这些相互关系;由于知识图和交通网络基本上是不同的网络,因此在这两个网络中整合信息具有挑战性;在这种背景下,本研究以空间时空图形相交网络为基础,提出了一个由知识代表驱动的交通预测方法;我们首先为交通预测建立一个知识图表,并通过名为KR-EAR的知识代表学习方法获得知识表述。然后,我们建议知识融合单元(KF-Cell),将知识和交通特征结合起来,作为空间时空图革命骨干网络的投入。真实世界数据集的实验结果显示,我们的战略可以提高各种预测地平线的骨干预测性。 通融和透析分析进一步核实拟议方法的实效和稳健性。对于我们的知识而言,我们的最佳知识是知识集成交际网络/网络。

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