基于语义挖掘的快递运输货品风险评价研究

来源：交通运输系统工程与信息杂志2021年第4期北京时间：

作者：奇格奇, 张子贤, 卫振林, 李宝文

单位：北京交通大学，a. 交通运输学院；b. 综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室；c. 北京市城市交通信息智能感知与服务工程技术研究中心，北京 100044

摘要：为提高快递运输的风险监测管控能力，降低因快递货品风险导致城市安全事件发生的可能性，本文基于语义挖掘方法将快递运输货品描述转化为风险的量化表征，为快递运输风险评价提供可量化的客观指标依据。基于网络大数据资源提供的法院判决书数据，将物品词条与判决结果相关联，通过隐狄利克雷分布模型挖掘物品风险主题，结合模糊均值聚类方法，实现对快递货品语义风险的量化表征与柔性划分。与传统方法中依赖检视人员查验既定违禁品清单后的主观判断方法不同，本文充分挖掘网络文本数据中的可迁移知识，并应用于种类繁多的快递运输货品，有效避免人工评价造成的漏检、错检情况。研究结果表明，本文方法具有较高的准确率与较低的误报率，获得的风险评价值不再是0或1的是非判断，有利于开展多样化、针对性的风险预警及应对措施。

关键词：物流工程,语义风险,主题模型,快递货品,法院判决书,模糊聚类

基金资助：国家重点研发计划项目