高速铁路旅客智慧出行服务数据体系研究

Study on Data Framework of Smart Travel Service for High Speed Railway Passengers

摘要

新一代信息技术的发展给出行方式带来了巨大变化，旅客对出行服务提出了更高的要求。智慧出行服务有望利用数据信息分析与处理技术提升服务质量，但目前还存在数据标准不一、数据治理平台尚无、数据共享困难等难题。以高速铁路旅客服务为中心，贯穿出行前与售后、枢纽乘降与接驳和列车在途3个阶段，梳理旅客出行全过程的相关数据；以出行数据全生命周期管理为主线，从数据汇集、存储、治理、共享、应用与安全6个方面，设计高速铁路旅客智慧出行服务数据体系框架，并提出高速铁路旅客出行服务数据标准体系的建设思路，以期发挥高速铁路旅客智慧出行数据体系的数据价值，为智慧出行服务和运营管理发展提供理论依据。

Abstract

As the development of the new generation of information technology has brought great changes to the way of travel, there has been a higher demand of travel services among passengers. In this context, smart travel services are expected to use data analysis and processing technology to improve service quality, which is, however, plagued by the challenges such as inconsistent data standards, no available data governance platform and difficulties in data sharing. Centered on high speed railway services for passengers, the relevant data throughout the entire passenger travel process were sorted out in three stages—pre-travel and post-travel, interchange and connection at hubs, and the journey itself. With a focus on the management of the entire lifecycle of travel data, the data framework of high speed railway passenger smart travel services was designed in six aspects: data collection, storage, governance, sharing, application and security. This paper proposed the construction framework of passenger travel service data standard of high speed railway, with a view to give full play to the data value of the smart travel system for high speed rail passengers, thus ensuring theoretical basis for the development of smart travel services and operation management.

Graphical abstract

关键词

高速铁路 / 智慧出行服务 / 数据体系 / 数据标准体系 / 旅客服务

Key words

High Speed Railway / Smart Travel Service / Data Framework / Series of Data Standard / Passenger Services

0　引言

经过十几年的蓬勃发展，我国高速铁路已经成为举世瞩目的“中国名片”，不断刷新世界对我国的认知。我国高速铁路基础设施水平高、移动装备精良，正在向数字化、网络化、智能化发展，在智能建造、智能装备、智能运营领域实现了重大突破^[1]，彰显了“中国智造”的技术与实力。然而，智能高速铁路在面向旅客服务方面还存在衔接不畅、出行不便捷等问题，高速铁路服务品质距离满足人民群众对美好生活的需求目标仍有较大差距^[2]。

在“智能高速铁路”时代，研究高速铁路智慧出行，以信息技术为依托，综合运用大数据、人工智能、移动互联等新技术，在行程规划与预订、枢纽乘降与接驳、搭乘列车等环节为旅客提供具有个性化、智能化、协同化等特征的服务，为旅客出行全程提供安全、快捷、便利、舒适、贴心的出行体验，助力出行服务行业创造新价值^[3-4]。

大数据作为支撑智慧出行的重要技术手段，通过对其治理、分析和应用可发挥其巨大的潜在价值^[5]。目前关于旅客全行程智慧出行的数据体系尚未形成完整的研究^[6]。智慧出行服务还面临着数据标准不一，数据治理平台尚无，数据共享困难等难题。因此，亟需对高速铁路智慧出行服务数据包括铁路内外部数据资源的汇集、治理和共享框架，以及相应的标准进行梳理分析与总结。

以用户为中心，分析高速铁路旅客智慧出行服务数据构成，从数据汇集、存储、治理、共享、应用与安全6个方面设计高速铁路旅客智慧出行服务数据体系框架^[7]，并构建相应的数据标准体系，为理解交通出行行为、优化交通系统提供数据基础保障。

1　高速铁路旅客智慧出行服务数据构成

高速铁路旅客全行程智慧出行服务数据由铁路内部数据及铁路外部数据构成，贯穿了出行前与售后、枢纽乘降与接驳和列车在途3个阶段的服务，涵盖服务需求、服务内容和服务设施3个维度，高速铁路旅客智慧出行服务数据构成如图1所示。根据出行服务内容的不同，包含不限于出行前与售后服务数据、枢纽乘降与接驳服务数据、列车在途服务服务数据3个方面。

（1）出行前与售后服务数据。主要包含旅客身份及购票数据、个人防疫数据、旅客人脸及支付数据、旅客行程记录、行包信息、历史搜索数据库、旅客需求和旅客出行偏好数据等可从12306、铁路旅客服务系统等平台获取的数据；市内交通线路数据及运营信息、民航服务网络数据及运行信息、在线旅游平台(Online Travel Platform，OTP)与在线旅行社(Online Travel Agency，OTA)平台数据、市内交通与民航客票数据、共享交通工具分布点数据、出租车网约车平台数据、疫情风险等级及防控数据、城市地理环境信息与天气数据等从其他交通方式运营平台及客服系统、第三方运输服务/票务平台以及小程序获取用于向用户推荐并规划出行路径的数据；高速铁路客票数据、客运服务知识库、列车服务备选方案集、高速铁路线网数据及列车运行状态等可以从铁路客服系统、调度系统等获取的数据；失物招领信息、旅客服务质量和退改签投诉信息等从铁路客运服务系统等获取的数据。

（2）枢纽乘降与接驳服务数据。主要包括站内走行备选方案集、站内服务备选方案集等可以使旅客从导航问路机/终端、车站综合管控平台等获取的用于优化出行体验的乘降数据；旅客身份、行包、购票数据等从客服系统、车站综合服务终端、验检票系统获取的服务对象全方位数据；旅客常用位置、车站轮廓及布局、车站环境数据、疫情防控数据、车站周边环境数据、列车运行信息等由站内摄像头、传感器和车站控制终端采集获取的环境设施数据；行程推荐备选方案集、联程车票信息、接驳方案与接驳客运量数据等从12306，OTA/OTP平台等获得的数据。

（3）列车在途服务数据。主要包括席位占用数据、列车基本信息、列车运行数据等从列车手持终端、智能座位显示屏及列车运行控制系统获取的数据；旅客身份、购票、行包信息、餐饮加工配送方式等从铁路客服系统获取数据；车厢环境数据、视频监控数据等由车载摄像头采集的环境监测数据；通过列车电视用于车内娱乐和信息播报的影音数据及紧急通告信息。

2　高速铁路旅客智慧出行服务数据体系框架

2.1　数据体系整体架构

高速铁路智慧出行服务依托于出行全过程数据构成，以出行数据全生命周期管理为主线，搭建高速铁路旅客智慧出行服务数据体系框架，将其划分为数据汇集层、数据存储分析层、数据应用层及数据安全层^[8-9］。

数据汇集层通过数据接口、传感器终端等方式采集多源异构数据，实现全过程、全类型的高速铁路旅客智慧出行数据汇集。数据存储分析层基于出行服务数据湖与出行服务数据平台，对数据进行标准化、规范化处理，按服务需求、服务内容、服务设施等不同主题建立全生命周期数据组织与存储结构，形成一套多专业融合、跨业务、跨平台共享的规范数据资源，并提供数据管理与集成、数据治理、数据分析与共享等服务。数据应用层以出行服务应用对象为基础，围绕出行前与售后服务、枢纽乘降与接驳服务、在途服务等领域开展数据应用。数据安全层实施严格的访问控制、数据加密和安全审计等措施，保障高速铁路旅客智慧出行服务的数据在处理、存储和传递过程中的安全性^[10］。智慧出行服务数据体系框架如图2所示。

2.2　数据汇集

高速铁路旅客智慧出行服务数据体系的汇集涉及铁路系统内部和铁路系统外部出行服务平台数据，对不同来源的各类数据按照接口规范进行归并与收敛，确保数据格式符合体系要求，数据质量可知、可控，并完成数据清洗、抽取、转换及相关数据处理，为后续数据治理与分析提供标准化、规范化、可解析的数据。

2.2.1　内部数据

铁路系统内部数据包含高速铁路车站节点、列车、服务对象3方面的信息数据。用于智慧高速铁路旅客出行服务的铁路内部数据目前主要分散在相关业务系统中。在旅客出行过程中提供的数据源主要由铁路客运营销辅助决策系统、铁路旅客服务系统、铁路客票系统以及铁路运输调度管理系统等系统构成，各系统间数据交互的实现如下所述。

与铁路运输调度管理系统接口，实时采集列车运行基本图、列车实际到发、调度日班计划及阶段计划等信息。与铁路客票系统接口，实时采集列车时刻表及停靠站信息、余票信息等。与通信专业综合视频监控系统接口，利用录像存储功能为铁路综合控制中心提供车站全方位的实时监控视频。与铁路客票系统接口，实时向自动检票系统发送检票计划信息。铁路旅客服务系统根据铁路客票系统提供的列车时刻表信息和余票信息，生成各车站的列车到发计划，与各站应急管理平台实时同步数据库。

高速铁路出行服务从业务上相对独立，但内部数据来源分散、涉及内外部部门众多。在行业数字化转型的趋势下，高速铁路出行服务数据采集和管理不宜采用过去独立建设方式，应结合铁路整体的数字化转型，融入铁路数字共享平台。铁路系统内部数据的采集近期可以通过开发数据结构，远期可通过构建不同信息系统之间的共享云平台，支撑业务向模块化转型。

2.2.2　外部数据

铁路系统外部数据来源广泛、数据量大，包括城市公共交通、酒店、餐饮、旅游等行业和平台提供的相关数据。

面对铁路系统外部平台汇集而来的多方面数据，可通过自行设计的用于针对处理外部平台数据的软件开发工具包(SDK)，在其与铁路内部数据进行汇集之前，将来自各平台、行业的数据进行整合，并为采集到的数据提供统一的接口和过程标准。另一种方式，在铁路内部系统中加入应用程序编程接口(API)，作为“介面”沟通铁路服务平台和外部其他平台，实现数据的传递。API的使用意味着外部其他平台的服务器直接与铁路内部服务器进行对话，在掌握外部平台既定细节信息的情况下，申请相应的出行服务。但相比于API，SDK的开发效率更高，可以更简单地接入某个功能，并且由于API需要接入铁路内部服务器，在创建过程中需考虑外部平台接入铁路系统内部服务器后数据的安全性问题。

2.3　数据存储分析

数据存储层作为“数据仓库”的重要组成部分，介于应用层与数据汇集层之间，面向不同用户角色实现高速铁路旅客智慧出行数据的统一收发和管理，为数据资产向信息资产转化提供了容器支撑。数据存储分析层基于出行服务数据湖，提供数据管理与集成、数据治理、数据分析与共享3个方面的服务。

2.3.1　出行服务数据湖

考虑到高速铁路旅客智慧出行服务数据的复杂性、多样性与异构性，出行服务数据湖的构建，依托于高速铁路旅客智慧出行全过程3阶段服务，由服务需求、服务内容、服务设施3大数据域构成出行数据资产。而外部环境数据贯穿出行数据全生命周期的多个业务环节，为3大数据域共享。基于“服务需求数据域、服务内容数据域、服务设施数据域、外部环境数据”，构建出行服务数据湖如图3所示。

2.3.2　数据管理与集成

数据管理与集成是构建高效数据管理体系的关键组成部分，它既确保了数据质量，又实现了不同数据源的有机整合，为数据全生命周期管理提供了坚实的基础。通过基础数据管理，实现了对主数据、地理信息以及元数据等方面的规范化管理，保障数据的准确性和完整性，为后续数据集成提供可靠的支撑。数据集成则扮演着确保数据流畅传递的引擎角色。通过实施结构化、半结构化和非结构化数据的抽取、转换和导入，数据集成将多样化的数据格式融合成一致可用的形式。这一过程不仅为各业务部门提供一致性的数据，同时也拓展了数据的多样性和深度，为基于数据的业务操作提供了活力。

2.3.3　数据治理

高速铁路旅客智慧出行跨越铁路、民航、市内交通、OTA及OTP平台等多个行业领域实现高速铁路旅客智慧出行服务数据体系框架建设，但各信息系统和数据库分散建设、自成体系，铁路部门尚未建成统一的信息云平台，多源异构数据的汇集使得数据融合困难，难以最大限度地发挥数据价值^[11]。因此，为便于对多源异构数据的管理与共享，高速铁路旅客智慧出行服务数据治理框架以全量数据资源为核心基础，基于数据分类分级标准将高速铁路旅客智慧出行服务数据整合分类为主数据、业务数据、基础数据、统计分析数据、元数据5类，通过对多源异构数据的融合应用，继而明确数据治理组织机构，制定流程方法与数据标准，实现各模块协同运营，并依靠知识图谱、机器学习、数据治理等平台工具实现数据治理集中化、标准化、专业化，建立统一、准确、完善的数据治理体系架构，高速铁路旅客智慧出行服务数据治理框架如图4所示。

2.3.4　数据分析与共享

数据共享以高速铁路旅客智慧出行服务数据体系与数据治理框架为基础，建设数据共享交换平台，借助数据管道技术，实现“逻辑层次集中，物理层面分散”的目标，在不改动原数据平台的前提下，不迁移任何数据，将数据保留在原数据湖，并以此圈定各个主体在数据访问与应用时的权利、义务，解决数据共享交换面临的管理和系统壁垒问题^[12]。智慧出行服务数据共享管理框架如图5所示。高速铁路旅客智慧出行服务数据共享体系的框架结构包含3个层次，分别是基于铁路内部系统和外部出行服务平台的基础层、数据共享交互平台的数据层和数据产品的服务层。

（1）基础层。基于铁路内部系统和外部出行服务平台的基础层，在全量数据资源框架中，依托于多种数据采集方式，实现铁路系统内部和多个外部出行服务平台多个信息系统的数据汇集与互联网、数据中心的联通，建立高速铁路旅客慧出行服务数据共享体系架构的数据基础。

（2）数据层。数据共享交换平台的数据层，在高速铁路旅客智慧出行服务数据体系的基础上，进一步深化研究和完善数据共享机制，在高速铁路旅客智慧出行服务数据平台中搭建数据共享交互平台。数据共享交互平台提供平台内部共享和外部接口共享两种共享方式，平台内部共享即访问者可通过平台内部的数据权限及通道访问和使用相关数据；外部接口共享访问数据则通过自动生成数据接口(API)，依据数据访问权限，生成对应的接口，实现数据共享。

（3）服务层。数据产品的服务层，包括对社会用户无条件开放数据的数据开放平台，对智慧出行产业链企业契约式开放的增值服务平台，以及与铁路部门数据共享交换的内部服务平台。

2.4　数据应用

智慧出行服务基于出行服务数据平台，采用“平台+应用”模式，以出行服务应用对象为基础，围绕出行前与售后服务、枢纽乘降与接驳服务、在途服务等领域开展数据应用。其中，出行前与售后服务对旅客授权的数据信息与反馈结果进行可视化与可操作处理，以满足旅客在全出行过程的需求，并通过移动终端APP、PC端网站、车站大屏等方式实现数据信息在“门”到“门”全出行过程的服务应用，主要包括行程规划及出行服务预订、旅客虚拟购票、信息推送、记录及反馈结果查询等内容。

枢纽乘降与接驳服务围绕高速铁路车站的客运服务展开，以满足旅客智慧出行需求、提升综合交通体系服务质量为目标，通过优化各交通方式出行服务方式和服务标准，简化全出行服务架构，实现“1+1>2”的客运服务应用，主要包括乘降与接驳方案优化、一体化无感换乘服务等内容。

在途服务以高速铁路旅客服务系统内部数据为基础，面向旅客开展数据资源分析，以满足在旅客出行过程中的高品质、个性化需求，从而实现出行全过程定制化、个性化服务应用，主要包括基于旅客服务需求的站车服务方案制定与策略优化、5G多媒体娱乐、智能协助等内容。

基于出行服务数据平台的数据应用面向多个行业领域展开服务，利用数据汇集、存储、治理、共享等方式实现数据技术与智慧出行全过程业务的深度融合，进而构建铁路行业与社会协同的数据生态体系。

2.5　数据安全

数据安全层确保数据在传输和存储过程中的安全性。高速铁路出行服务数据的汇集、存储和应用需要遵守国家相关法律法规，除《中华人民共和国宪法》《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国民法总则》等内容中涉及到的个人信息和隐私的保护外，还需要遵守《数据安全法》《个人信息保护法》的相关规定，涉及出行者隐私等相关的数据(如个人身份数据、出行轨迹数据等)必须符合安全和法律规范。涉及到铁路内部生产安全的数据，需要符合铁路行业和企业的相关标准规范。

3　高速铁路旅客智慧出行服务数据标准

3.1　数据标准体系概述

数据的标准化、企业化建设是构建高速铁路旅客智慧出行服务平台数据体系的重要环节。数据标准化在解决不同系统间和平台间的数据集成标准，解决跨部门和跨平台数据分析与数据共享时，对数据的解读应用起到至关重要的作用^[13]。

高速铁路出行服务数据标准应符合国家和行业已经制定的相关标准。首先，全国标准化委员会发布的有关大数据的24项国家标准，包括有关术语、数据质量评价、通用数据接口规范、开放共享等，高速铁路出行各服务数据标准应符合这些标准。其次，原中国铁路总公司对信息化标准体系展开了研究，制定了信息技术通用基础标准、基础设施标准、信息资源标准、业务应用标准、信息安全标准、管理与服务标准、新技术应用标准在内的铁路信息化标准体系框架^[14]。高速铁路出行服务数据标准应在这一框架下建设。

基于企业级数据标准分类的应用范围，可将高速铁路智慧出行服务数据体系的数据标准划分为铁路内部系统数据标准体系以及外部交互服务数据标准体系2部分内容。

铁路内部系统数据标准体系和外部交互服务数据标准体系的构建应参考依据部分国家行业数据标准规范。如属于数据技术属性标准的信息技术有关标准、数据术语规范、信息技术数据参考模型等；属于数据业务属性标准的信息技术交易服务平台标准、交易数据描述标准、数据交易服务平台通用功能要求标准等；属于数据管理属性标准的数据管理能力成熟度模型、信息技术通用数据导入接口规范等；属于数据安全属性标准的信息技术个人隐私数据处理规范、用户个人信息采集标准等。

3.2　智慧出行服务数据标准体系

参照相关技术文件以及行业数据标准规范，汇总得到相关数据管理规范如表1所示，构建高速铁路旅客智慧出行服务数据体系的铁路内部系统数据标准体系以及外部交互服务数据标准体系，具体对应上述高速铁路旅客智慧出行服务平台数据体系企业级数据标准的4部分内容，得到高速铁路旅客智慧出行服务数据标准体系如图6所示。

3.2.1　数据技术属性标准

铁路内部系统数据技术属性标准主要是对数据使用的过程性工具、终端应用工具以及大数据相关技术进行标准化规范，涵盖了基础设施和平台以及铁路数据采集、存储、共享、分析等方面。基础设施和平台类标准对铁路数据服务平台及部署的软硬件、功能和性能等方面进行规范；铁路数据采集、存储、共享标准主要是针对数据在采集、处理、存储、管理、共享等过程中的关键技术、工具进行规范。

外部交互服务数据技术属性标准遵循交通领域数据标准体系，建立不同平台之间数据共享的相关模型。通过制定统一的数据标准，将不同类型的数据转换为统一标准后进入数据平台，屏蔽不同行业间差异性，结合出行服务制定统一的数据标准，将纷杂的数据通过抽取、清洗、加工、转换形成标准数据，根据不同出行服务主体对数据进行整合，便于后期数据共享，形成统一稳定可靠的基础数据。

3.2.2　数据业务属性标准

铁路内部系统数据业务属性标准针对铁路相关数据及其质量等进行规范，包括铁路主数据、元数据、地理信息数据、数据目录、数据分类分级等方面。铁路主数据、元数据和地理信息数据作为基础数据存储在铁路数据服务平台中，其标准化规范是提升数据质量的重要保障。

外部交互服务数据业务属性标准涉及数据访问、开放、共享、交易及行业应用等环节，主要包括与平台数据接口、各业务领域应用等标准，针对不同的系统制定相应的规范与技术文件。此外，数据接口类标准还可参照既有的铁路系统与外部平台间的接口和共享标准进行制定。各业务领域应用类标准主要针对数据在各行业领域应用过程中的使用、分析(数据模型与方法)、应用分析工具以及可视化工具等进行规范^[15]。

3.2.3　数据管理属性标准

铁路内部系统数据管理属性标准贯穿了数据全生命周期，为数据标准提供支撑架构，主要包括铁路数据运维、业务数据治理、铁路数据共享3个方面。数据运维包括数据库维护、运行安全维护、大数据系统及相关工具等方面的运维及服务标准；数据治理包括数据资产管理、数据管理能力成熟度评价和大数据解决方案设计等标准^[15]；数据共享包括数据交易管理、数据访问权限开放等标准。

外部交互服务数据管理属性标准主要包括对外数据交换管理标准、统一身份认证管理标准。其中对外接口数据交换标准将不同行业之间的数据交换解耦，所有的数据交换都可以通过数据平台进行，减少各个行业平台之间的沟通成本。统一身份认证管理标准根据角色对服务、接口、静态资源进行授权管理，对数据范围进行权限管理以及数据脱敏管理，对外平台提供统一的数据标准与不同行业之间的数据交互解耦方法。

3.2.4　数据安全属性标准

铁路内部系统数据安全属性标准主要是针对常态化数据环境下隐私数据的保护，涉及数据安全与隐私保护等方面。数据安全是应用信息安全技术的集合标准，从软硬件等多个方面为数据提供安全保护；隐私保护重点为铁路数据中信息主体利益密切相关的数据提供严格的安全保护。

外部交互服务数据安全属性标准主要指对外部不同平台间用户信息转移传递过程的保护规范，包括对旅客个人信息等数据进行加密处理，防止信息泄露，并在数据使用过程中根据数据的级别进行控制，禁止非授权访问、传输和修改。

4　结束语

当前，在新一代信息技术的加持下，智慧出行处于新发展阶段，移动出行面临着前所未有的发展机遇。推动高速铁路旅客智慧出行体系架构建设，设立高速铁路旅客智慧出行服务数据平台，对旅客出行全过程数据进行有效的数据管理，建立起标准统一、互联互通、支持综合应用和决策分析的数据体系，有效提升高速铁路旅客智慧出行数据体系的数据价值。同时，借鉴现有的行业标准，制定高速铁路旅客智慧出行服务数据标准，为高速铁路旅客智慧出行服务提供坚实保障，助力出行服务行业的建设与发展。

参考文献

[1] 李　平，栾　中，刘子源，等. 面向智能高铁的5G技术示范应用场景研究[J]. 中国铁路，2022(9)：62-68.

[2] LI Ping， LUAN Zhong， LIU Ziyuan，et al. Pilot Application Scenarios of 5G Technology for Intelligent High Speed Railway[J]. China Railway，2022(9)：62-68.

[3] 尹　东. 高速铁路复兴号品牌战略实施对策研究[J]. 铁道运输与经济，2019，41(12)：53-57.

[4] YIN Dong. A Study on the Implementation of Fuxing Brand Strategy of High Speed Railway[J]. Railway Transport and Economy，2019，41(12)：53-57.

[5] 王雪峰，董兴芝，原非凡. 京张高铁旅客全行程智慧信息服务技术研究与应用[J]. 铁路计算机应用，2021，30(7)：50-55.

[6] WANG Xuefeng， DONG Xingzhi， YUAN Feifan. Research and Application of Intelligent Passenger Full Trip Information Service Technologies for Beijing-Zhangjiakou High Speed Railway[J]. Railway Computer Application，2021，30(7)：50-55.

[7] WANG T J. The Intelligent Beijing-Zhangjiakou High Speed Railway[J]. Engineering，2021，7(12)：1665-1672.

[8] 余华琼，陈　刚. 智慧出行MaaS大数据云平台体系架构和实践[J]. 城市道桥与防洪，2020(2)：209-212，23-24.

[9] YU Huaqiong， CHEN Gang. Architecture and Practice of Intelligent Travel MaaS Big-Data Cloud Platform[J]. Urban Roads Bridges & Flood Control，2020(2)：209-212，23-24.

[10] 刘晓溪，李　博，刘　敏，等. 铁路旅游专列智慧出行服务与管理信息平台方案设计[J]. 铁道运输与经济，2021，43(10)：55-60.

[11] LIU Xiaoxi， LI Bo， LIU Min，et al. Design of Smart Travel Service and Management Platform of Tourist Trains[J]. Railway Transport and Economy，2021，43(10)：55-60.

[12] GONG P， CAO Y， CAI B G，et al. Multi-Information Location Data Fusion System of Railway Signal Based on Cloud Computing[J]. Future Generation Computer Systems，2018，88：594-598.

[13] HSU K. Big Data Analysis and Optimization and Platform Components[J]. Journal of King Saud University-Science，2022，34(4)：101945.

[14] 单杏花，王富章，朱建生，等. 铁路客运大数据平台架构及技术应用研究[J]. 铁路计算机应用，2016，25(9)：14-16，30.

[15] SHAN Xinghua， WANG Fuzhang， ZHU Jiansheng，et al. Architecture and Technology Application of Big Data Platform for Railway Passenger Transport[J]. Railway Computer Application，2016，25(9)：14-16，30.

[16] 张军锋. 铁路旅客用户画像系统设计与应用研究[J]. 铁路计算机应用，2018，27(7)：54-57.

[17] ZHANG Junfeng. Railway Passenger User Portrait System[J]. Railway Computer Application，2018，27(7)：54-57.

[18] 吴信东，董丙冰，堵新政，等. 数据治理技术[J]. 软件学报，2019，30(9)：2830-2856.

[19] WU Xindong， DONG Bingbing， DU Xinzheng，et al. Data Governance Technology[J]. Journal of Software，2019，30(9)：2830-2856.

[20] COLARUSSO C， DE I A， FURNO A，et al. PROMENADE：A Big Data Platform for Handling City Complex Networks with Dynamic Graphs[J]. Future Generation Computer Systems，2022，137：129-145.

[21] 卢小宾，洪先锋，蒋　玲. 智慧图书馆数据标准体系研究[J]. 图书情报知识，2021，38(4)：50-61.

[22] LU Xiaobin， HONG Xianfeng， JIANG Ling. Research on Data Standard System of Smart Libraries[J]. Documentation，Information & Knowledge，2021，38(4)：50-61.

[23] 岳雪梅，高春霞，张文塔. 中国铁路总公司信息化标准体系建设研究[J]. 中国铁路，2015(5)：11-15.

[24] 任俊桦. 大数据标准在铁路信息化中的需求及应用[J]. 铁道经济研究，2022(1)：41-44.

[25] REN Junhua. Demand and Application of Big Data Standard in Railway Informatization[J]. Railway Economics Research，2022(1)：41-44.

基金资助

中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划课题(P2020X001)

中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划课题(N2021X028)

中央高校基本科研业务费专项资金项目(2022JBQY006)