面向现代城市交通网络的异质图表示学习模型研究

信息传输、软件和信息技术服务业

本项目通过北京市自然科学基金面上项目“面向现代城市交通网络的异质图表示学习模型研究”（项目编号：4222028）的支持，形成了一系列具有重要理论价值和实际应用潜力的研究成果。本项目在多个公开数据集上验证了所提算法的有效性，形成了兼具理论创新性和实际应用价值的研究成果，技术成熟度较高，应用潜力广泛。

本项目希望与智能交通领域相关单位、科研机构及企业合作，探索算法在实时数据分析和智能决策中的应用，实现技术落地与产业化推广，共同推动城市智能化管理发展。

可国（境）内外转让

本项目有望提升复杂网络数据的分析效率与智能化水平，为交通流量预测、路径优化等实际应用提供技术支撑，助力智慧交通和城市管理创新发展。

北京市自然科学基金面上项目

北京市科学技术委员会;中关村科技园区管理委员会

本成果依托北京市自然科学基金面上项目面向现代城市交通网络的异质图表示学习模型研究（项目编号：4222028），围绕属性异质图的表示学习与挖掘，提出了一系列高效、可扩展的解决方案。科研团队聚焦于属性异质图的通用性、动态性、高效性与可扩展性，研发了多种核心算法与模型，针对现代复杂网络中的异质图学习需求提供了创新性的技术支持。所提算法在大规模图数据的处理和分析中表现出显著优势，能够有效应对异质图在结构复杂性与数据规模上的挑战，同时具备广泛的应用潜力，可应用于现代城市交通网络中的多关系数据建模与实时动态分析，为交通流量预测、路径优化和交通调度等任务提供技术支撑。本成果展现了在学术领域的创新价值，同时也为实际产业研发提供了可迁移的基础，为现代城市智能化管理和复杂网络分析提供了坚实的理论和算法基础。