CCKS 2021丨TP3: 一种针对大规模城市路网中的拥堵传播模式进行预测的知识图谱推理框架（季青原，金峻臣）

本文面向的是城市交通拥堵传播的预测问题。通过将城市路网的拥堵传播，建模为一个会随时间动态演化的时序知识图谱(TKG)，交通拥堵传播的预测问题转化为了TKG的时序预测问题。我们提出了对应的TKG推理框架TP3，其核心是一种基于自回归架构的RNN事件编码器与一种图注意力网络聚合函数RGAT。通过编码TKG中不同范围（局部与全局）的历史信息，TP3对未来时刻某一事件发生的概率进行预测。