刘凡 陈少杰 涂璐 张仕云 李政军 李志勇 孙芳芳 黄心深

目 次

中国口岸科学技术

◎ 本期专题 • 知识图谱应用研究

04 知识图谱技术在进出口汽车 智慧检测平台中的应用

………………………………………………………… 李 浩 黄心深 周 崎 林晓芳 杨海华 樊志维 姚建辉 凌崇懿

10 基于知识图谱的武汉口岸出境劳务人员 传染病防控分析及对策研究

……………………………………………………………………………… 向 俊 周 艳 龚 睿 秦 勇 任 宁 武长礼

16 基于知识图谱技术的智能监管方法研究

………………………………………………………… 刘 凡 陈少杰 涂 璐 张仕云 李政军 李志勇 孙芳芳 黄心深

22 基于知识图谱的锂电池碳足迹核算方法研究

…………………………………………………………………… 彭 杰 徐蓓蓓 黄婷婷 梁澄波 麦志喜 周 毅 张庆新

◎ 专论综述

29 致病菌快速检测技术研究进展和展望

…………………………………………………………………… 马 丹 张晓龙 齐小峰 郭维娜 魏海燕 王艺凯 张 捷

35 现生象牙与猛犸象牙鉴别技术研究进展

………………………………………………………… 王 波 解迎双 苏 倡 刘阿静 徐艳春 雷质文 罗 丽 张利峰

43 牛乳头瘤病毒研究进展

…………………………………………………………………… 李兵杰 史梅梅 吴 蕊 王 昱 谢晓倩 方仁东 聂福平

50 单波长X射线荧光光谱技术发展现状 及在海关检测工作中的应用

………………………………………………………… 王振坤 王 建 姚传刚 崔铁军 莫宇清 陈 春 崔 昕 靳 鹏

◎ 商品检验

56 国内外儿童睡衣阻燃测试与标准差异研究

……………………………………………………………………………… 郑少锋 兰丽丽 李 燚 刘 俊 张南峰 阮洁珊

61 全自动激光法测定航空煤油冰点 最佳测试条件的研究

…………………………………………………………………………………………………………………………………… 高孙慧

◎ 动植物检疫

66 国外集装箱检疫措施及对我国的启示

………………………………………………………… 史亚千 陈晓宇 林逸嘉 曹 军 万华乐 龙 勇 琚景衡 顾光昊

70 基于文献计量分析的外来物种 入侵防控与治理研究热点及展望

…………………………………………………………………………………………………………………………………… 杨倩茹

◎ 卫生检疫

79 2023年济宁市HIV-1新发感染者病毒基因特征及耐药分析

…………………………………………………………………… 范莹莹 杨聪伶 李 琰 孟 哲 刘芳苑 焦伯延 刘 伟

◎ 分析化学

87 液相色谱 — 串联质谱法测定纺织品 和皮革制品中双酚类化合物的残留量

………………………………………………………………………………………… 陈山丹 刘 萍 洪锦清 张 莉 温 雯

CONTENTS

CHINA PORT SCIENCE AND TECHNOLOGY

◎ Feature · Application and Research of Knowledge Graphs

04 Application of Knowledge Graphs Technology in an Intelligent Inspection Platform for Import-Export Vehicle

…………… LI Hao HUANG Xin-Shen ZHOU Qi LIN Xiao-Fang YANG Hai-Hua FAN Zhi-Wei YAO Jian-Hui LING Chong-Yi

10 Knowledge Graph-Based Analysis and Countermeasure Research on Infectious Disease Prevention and Control among Outbound Migrant Workers at Wuhan Port

…………………………………………………………… XIANG Jun ZHOU Yan GONG Rui QIN Yong REN Ning WU Chang-Li

16 A Knowledge Graph-Based Approach to Smart Customs Supervision and Intelligent Risk Assessment

……………… LIU Fan CHEN Shao-Jie TU Lu ZHANG Shi-Yun LI Zheng-Jun LI Zhi-Yong SUN Fang-Fang HUANG Xin-Shen

22 Knowledge Graph-Based Carbon Footprint Accounting for Lithium Batteries

………………………… PENG Jie XU Bei-Bei HUANG Ting-Ting LIANG Cheng-Bo MAI Zhi-Xi ZHOU Yi ZHANG Qing-Xin

◎ Monographs and Reviews

29 Research Progress and Prospect in Rapid Detection Technologies for Pathogens

……………………………… MA Dan ZHANG Xiao-Long QI Xiao-Feng GUO Wei-Na WEI Hai-Yan WANG Yi-Kai ZHANG Jie

35 Research Progress on the Identification Technology of Elephant and Mammoth Ivory

……………………… WANG Bo XIE Ying-Shuang SU Chang LIU A-Jing XU Yan-Chun LEI Zhi-Wen LUO Li ZHANG Li-Feng

43 Research Progress on Bovine Papilloma Virus

……………………………………… LI Bing-Jie SHI Mei-Mei WU Rui WANG Yu XIE Xiao-Qian FANG Ren-Dong NIE Fu-Ping

50 Development Status of Single Wavelength X-ray Fluorescence Spectroscopy Technology and Its Application in Customs Inspection

…………………… WANG Zhen-Kun WANG Jian YAO Chuan-Gang CUI Tie-Jun MO Yu-Qing CHEN Chun CUI Xin JIN Peng

◎ Commodity Inspection

56 Research on the Differences in Flame Retardant Testing and Standards of Children’s Pajamas at Home and Abroad

………………………………………………… ZHENG Shao-Feng LAN Li-Li LI Yi LIU Jun ZHANG Nan-Feng RUAN Jie-Shan

61 Research on the Optimal Test Conditions for Determining the Freezing Point of Aviation Kerosene Using a Fully Automatic Laser Method

…………………………………………………………………………………………………………………………… GAO Sun-Hui

◎ Animal and Plant Quarantine

66 Quarantine Measures for Containers in Various Countries and Implications for China

…………………… SHI Ya-Qian CHEN Xiao-Yu LIN Yi-Jia CAO Jun WAN Hua-Le LONG Yong JU Jing-Heng GU Guang-Hao

70 Research Hotspots and Prospects of Invasive Alien Species Prevention and Governance Based on Bibliometric Analysis

…………………………………………………………………………………………………………………………… YANG Qian-Ru

◎ Health Quarantine

79 Genetic Characteristics and Drug Resistance Analysis of Newly Infected HIV-1 Patients in Jining City in 2023

……………………………………… FAN Ying-Ying YANG Cong-Ling LI Yan MENG Zhe LIU Fang-Yuan JIAO Bo-Yan LIU Wei

◎ Analytical Chemistry

87 Determination of Residual Bisphenol Compounds in Textiles and Leather Products by Liquid Chromatography-Tandem Mass Spectrometry

………………………………………………………………… CHEN Shan-Dan LIU Ping HONG Jin-Qing ZHANG Li WEN Wen

CHINA PORT SCIENCE AND TECHNOLOGY

知识图谱技术在进出口汽车

智慧检测平台中的应用

李 浩 ¹ 黄心深 ¹ 周 崎 ¹ 林晓芳 ^{1 *} 杨海华 ¹ 樊志维 ¹ 姚建辉 ¹ 凌崇懿 ¹

摘 要 本研究基于知识图谱技术，深度融合大数据分析、机器学习算法，构建面向口岸智慧监管的进出口汽车检测生态平台。通过对多模态异构数据的知识抽取与图谱构建，实现检测任务动态智能匹配与决策优化；借助时序数据分析模型与知识推理引擎，建立检测结果的智能校验体系，减少破坏性试验。该平台将海量历史检测数据转化为可复用的知识资产，支撑技术评议决策辅助、检测方法迭代优化、数据证书跨域互认、部门监管协同联动等多元应用场景，并通过典型应用场景进行验证。结果表明，本研究构建的智慧检测平台可显著提升检测效率，优化资源配置，能够为智慧口岸建设与汽车贸易数字化监管提供有效的技术解决方案。

关键词 知识图谱；进出口汽车检测；口岸监管；智慧平台

Application of Knowledge Graphs Technology in an Intelligent Inspection Platform for Import-Export Vehicle

LI Hao¹ HUANG Xin-Shen¹ ZHOU Qi¹ LIN Xiao-Fang^1*

YANG Hai-Hua¹ FAN Zhi-Wei¹ YAO Jian-Hui¹ LING Chong-Yi¹

Abstract This study leverages knowledge graphs technology as the core driving force, integrating big data analysis and machine learning algorithms to build an intelligent platform for import-export vehicle inspection under smart port supervision. By extracting knowledge and constructing graphs from multimodal and heterogeneous data, the platform enables dynamic, intelligent matching of inspection tasks and optimized decision-making. By leveraging time-series data analysis models and knowledge reasoning engines, an intelligent verification system for inspection results is established, thereby reducing the reliance on destructive testing. The platform transforms massive volumes of historical inspection data into reusable knowledge assets, supporting multiple application scenarios, including technical evaluation and decision support, iterative optimization of inspection methods, cross-domain mutual recognition of data certificates, and collaborative regulatory coordination. Through validation in typical use cases, the results demonstrate that the platform significantly improves inspection efficiency and resource allocation, offering an effective technical solution with demonstrative value for the construction of global smart ports and digital supervision of automobile trade.

Keywords knowledge graphs; import-export vehicle inspection; port supervision; intelligent platform

基金项目：海关总署科研项目（2023HK114）；海关总署国际检验检疫标准与技术法规研究中心项目（KYHZ2024A08）

第一作者：李浩（1979—），男，汉族，河南周口人，博士，正高级工程师，主要从事商品检验技术研究工作，E-mail: lihao@iqtcnet.cn

通信作者：林晓芳（1992—），女，汉族，广东汕头人，硕士，工程师，主要从事商品检验技术研究工作，E-mail: linxiaof@iqtcnet.cn

1. 广州海关技术中心 广州 510623

1. Guangzhou Customs Technology Center, Guangzhou 510623

中国口岸科学技术

进出口汽车行业的监管与检测效率，不仅直接影响通关速度，更关乎产品质量安全与消费者权益保障。汽车产业供应链复杂化、产品迭代加速化、国际贸易规则动态调整的发展趋势，对现有检测模式提出了效率与精确度的双重挑战^[1]。此外，海量多源异构检测数据存在巨大的挖掘空间，在结构化知识网络基础上建立检测任务分配智能调度机制，可减少重复检测、破坏性试验。因此，本研究基于知识图谱技术，面向口岸智慧监管研究构建进出口汽车检测生态平台，以适应多元化应用场景，以期为智慧口岸建设与汽车贸易数字化监管提供具有参考价值的技术路径。

1 知识图谱技术概述

知识图谱技术作为语义网络与知识工程的重要发展方向，已成为人工智能领域的研究热点^[2]。其本质是通过语义网络将实体及其关系进行结构化表示，以三元组（头实体、关系、尾实体）的形式构建大规模知识库，实现对现实世界知识的形式化建模与关联分析。相较于传统数据库，知识图谱具备语义理解、关系推理和知识融合能力，能够挖掘数据间隐含联系，为复杂决策提供智能支持。

在学术研究层面，知识图谱技术的发展呈现多学科交叉融合趋势。早期研究聚焦于知识抽取与图谱构建，通过自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术从非结构化文本中提取实体与关系，如远程监督学习^[3]、弱监督学习方法有效缓解标注数据不足问题。随着深度学习的发展，基于图神经网络（Natural Language Processing，GNN）的表示学习技术成为新的研究重点，图卷积网络（Graph Convolutional Network，GCN）、图注意力网络（Graph Attention Network，GAT）等模型通过节点嵌入实现知识图谱的高效表征，在链路预测、实体分类任务中取得显著突破^[4]。此外，知识推理研究从传统规则引擎向基于强化学习、概率逻辑的混合推理模式演进，通过结合符号主义与连接主义的优势，提升知识图谱的动态更新与逻辑推理能力。

在应用领域，知识图谱目前已广泛渗透至航空、低空、电气、机械、医疗、金融等领域场景^[5-8]。J Wang等^[9]应用知识图谱技术在汽轮发电机组的故障特征、诊断技术、解决方案、研究成果等多维度构建知识本体模型，实现知识关联、智能检索、可视化显示、自动问答等多项功能。Xiaojian Yi等^[10]将知识图谱技术应用于航天器异常检测，提高空间任务中的可靠性和安全性。这些应用实践证明，知识图谱在处理复杂关系数据、支撑智能决策方面具有显著优势。

知识图谱在口岸监管与进出口贸易领域的应用探索正处于起步阶段。部分研究通过构建口岸业务知识图谱，整合报关单、物流轨迹、商品属性等数据，实现风险预警与智能审单。然而，现有应用仍面临三大挑战：其一，多模态数据融合难度高，口岸场景中图像、视频、传感器数据与文本数据的异构性导致知识抽取精度有待提升；其二，国际贸易规则与商品标准的迭代频繁，知识图谱对最新监管要求应更迅速精准；其三，跨部门知识协同的有效机制尚需完善，以使知识图谱形成全域联动应用，发挥更大的数据和技术效用。

针对进出口汽车检测场景，知识图谱技术的应用价值尤为突出。汽车产品涉及不同来源/目的地的技术标准、认证体系等复杂关系网络，传统检测模式难以快速识别车型差异与潜在风险。而知识图谱通过整合国际法规、行业数据、检测标准、历史问题案例等多源信息，能够构建涵盖车辆全生命周期的知识网络，为检测任务智能分配、风险预判提供数据支撑。

2 基于知识图谱的进出口汽车智慧检测平台搭建

基于分层架构设计理念，进出口汽车检测生态平台通过数据层、映射层、算法层与应用层的协同运作，实现从数据采集到智能决策的全链条闭环。具体如图1所示。

2.1 数据层：多源异构数据的采集与结构化存储

针对进出口汽车检测业务场景，采用网络爬虫、API接口对接、物联网设备数据接入等技术，实时采集国内外法规政策（如国内外标准、认证要求 ）、车型参数（工信部道路机动车辆生产企业及产品公告数据）、行业动态信息（车企召回公告、海关风险预警通告）等多源数据。同时，依托智能传感器网络，对检测设备运行参数、环境监测数据进行实时采集，确保数据的时效性与完整性。数据处理方面，对原始数据进行清洗、去重与标准化处理，通过正则表达式、规则引擎等工具识别并修正数据错误，消除冗余信息。结构化存储方面，采用混合存储架构，将法规政策、车型参数等结构化数据存储于关系型数据库，以满足复杂查询需求；而设备日志、检测报告、图片等半结构化/非结构化数据则存入非关系型数据库，提升数据读写效率。最终形成法规库、车型库、设备库、案例库四大核心数据库，并建立自动化更新机制，确保数据与行业动态保持同步。

2.2 映射层：基于知识图谱的语义网络构建

映射层是平台实现智能决策的核心枢纽，其通过知识图谱技术将离散数据转化为结构化知识网络。该层级主要包含3个关键技术流程。

2.2.1 知识抽取

针对多源异构数据，采用混合抽取策略实现实体与关系的提取。对于结构化数据（如车型参数表），通过模板匹配直接解析实体属性；针对非结构化文本（如法规条款、检测报告），运用自然语言处理技术识别实体，并通过远程监督学习方法抽取实体间关系。此外，利用计算机视觉技术对车辆图像、检测设备运行视频进行特征提取，将图像中的零部件、检测流程等信息转化为结构化知识。

2.2.2 知识融合

由于数据来源的多样性，同一实体可能存在不同表述（如 “电动汽车”“纯电动汽车”与 “EV”），平台通过实体对齐与属性融合技术消除数据冲突。将不同数据源的实体映射到统一向量空间，计算实体相似度并进行聚类，实现重复实体合并与属性信息互补。

2.2.3 图谱构建与更新

将抽取与融合后的知识以三元组形式存储于图数据库（如Neo4j），构建涵盖 “车型—法规—标准—设备—案例” 等多维关系的知识图谱。同时，建立动态更新机制，当数据层有新数据注入时，通过增量学习算法自动更新图谱结构，确保知识网络的时效性与准确性。

2.3 算法层：智能决策模型的协同与优化

依托映射层构建的知识图谱，通过多维度数据联动与智能算法，实现检测流程的自动化与决策优化，具体功能模块如下：

（1）检测任务智能规划：通过法规库与车型库的联动分析，当输入车辆来源地/目的地、车型等条件时，基于图谱知识自动检索对应地区的法规要求与技术标准，匹配所需认证类型（如中国强制性产品认证等）、检测项目（如排放测试、安全碰撞试验、电安全测试）及适用设备清单。对检测项目进行优先级排序与流程优化，生成个性化检测任务清单与报告模板，确保检测方案符合法规要求且高效可行。

（2）风险预警与重点检测推荐：结合案例库中的历史检测数据与质量缺陷案例，利用关联规则挖掘算法（如Apriori）分析车型与缺陷类型的关联关系，构建风险预警模型。当新检测任务生成时，模型自动计算各检测项目的风险概率，并通过强化学习算法动态调整提示权重——若后续检测中复现某类缺陷，则增强该项目的提示优先级；若未出现则降低权重，避免误判。

（3）预测评估与检测成本优化：针对高成本、破坏性检测项目，采用时序数据分析模型与迁移学习技术，基于案例库中同类车型的历史检测数据，建立算法模型对当前检测样品的关键性能指标进行预测评估。当预测结果置信度达到阈值时，可替代或减少实际破坏性试验，显著降低检测成本^[11]。

（4）检测数据闭环管理：检测过程中产生的数据（如设备使用记录、检测结果）自动存入设备库与案例库，并通过区块链技术实现数据存证，确保数据不可篡改。数据同时作为模型训练的反馈输入，持续优化风险预警模型与预测评估算法，形成“数据—模型—决策”的闭环迭代机制。

2.4 应用层：多元场景赋能与协同监管

基于算法层输出的智能决策结果，面向口岸监管与汽车贸易全链条提供多维度服务。

（1）口岸监管提质增效：直接输出标准化检测报告与结果判定，实现进出口汽车检测流程的自动化与无纸化，显著提升通关效率。同时，通过可视化界面展示检测任务进度、风险预警信息，辅助监管人员快速掌握业务动态。

（2）技术评议决策辅助：为监管部门、企业提供法规政策解读、技术标准对比分析等服务，支持对新型汽车技术（如自动驾驶、氢燃料电池）的合规性评估；根据历史检测数据，对多次出现的质量缺陷问题进行分析研判并提出法规完善建议，助力监管政策制定与优化。

（3）检测方法迭代优化：基于案例库的历史数据与检测结果分析，利用机器学习算法挖掘检测流程中的薄弱环节，提出检测方法、标准改进建议，推动认证要求、检测技术的持续升级。

（4）跨域协同与数据互认：通过构建统一的数据标准与知识图谱，实现不同口岸、监管部门间的数据共享与互认，打破信息孤岛，支持跨区域协同监管与联合执法，提升全球汽车贸易监管的一致性与便利性。

通过上述四层架构的有机结合，进出口汽车检测生态平台实现了从数据采集、知识构建到智能决策的全流程数字化转型，为智慧口岸建设与汽车贸易监管提供了新的技术解决方案。

3 应用案例

为验证平台效能，本研究选取典型场景进行应用分析，并与传统检测模式在检测覆盖率、平均耗时、人工干预频次等关键指标上进行对比（表1）。结果显示，平台在提升检测效率、优化资源配置、降低人工依赖方面成效显著。

3.1 电动汽车电安全风险预警与闭环管理

在进口电动汽车专项检测中，平台通过案例库与算法层的协同分析，成功识别并处置了一起重大电安全隐患。检测过程中，某型号电动汽车在直流充电互操作性测试中出现通信中断、PE断针检测不通过等问题，不符合GB 18384—2020《电动汽车安全要求》中关于充电接口兼容性与安全性的强制性条款。平台将该缺陷数据实时录入案例库，并基于强化学习算法自动提升“充电接口协议检测”项目的风险提示权重，人工干预频次降低80%。基于平台输出的风险评估报告与整改建议，最终间接促成车企对该型号产品进行召回，召回决策周期从传统模式的平均7 d缩短至48 h内。此案例验证了平台的动态风险预警能力与闭环管理机制，通过知识图谱的关联分析与算法模型的自适应学习，将单次检测发现的问题转化为系统性风险防控策略，显著提升了口岸监管效能。

3.2 特定需求下的检测任务精准快速定制

针对某企业出口至沙特的二手车样品，平台基于映射层构建的全球法规知识图谱，快速（＜5 min）匹配沙特阿拉伯标准组织认证的M.A-179-21-09-02 Technical Regulation for Used Imported Vehicles（进口二手车技术法规），并联动车型库、设备库与案例库完成涵盖300余项检测项目的检测方案定制，而传统人工制定类似方案需耗时1 ～2 d。随后，算法层通过时序数据分析模型，优先推荐非侵入式检测技术，如漆面测厚、车载诊断系统读取等，避免拆卸耗时。基于历史案例库关联分析，平台智能标注出发动机舱密封性失效、车架号篡改风险等高概率缺陷项，辅助检测人员精准定位，减少无效检查。

最终，该批次车辆从任务受理到完成检测并出具合规报告仅耗时8 h，而传统模式下类似流程平均需3至5个工作日，显著降低企业仓储与物流成本。该案例凸显了平台在多区域法规智能适配、检测任务自动化编排与资源优化调度方面的核心优势。

3.3 新能源汽车动力电池无损检测技术突破

破坏性试验成本高、检测效率低是新能源汽车动力电池出口认证的行业痛点。平台在知识图谱技术支撑下（关联电池型号、历史性能数据、失效模式），研发基于超声成像的无损检测方法（图1算法层模块）。该方法利用超声波在电池内部不同介质中的传播特性差异，实现电解液浸润空间分布的高分辨率成像，并通过图谱将图像特征语义关联至性能指标。对比传统拆解检测，单次无损检测耗时仅需传统破坏性试验的20%，由数小时压缩至数十分钟，单次成本降低约85%。

在平台试点期间应用于50批次动力电池出口检测，预测评估模型置信度达95%以上时替代拆解验证，破坏性试验需求减少70%，未发生因无损检测导致的误判或漏检。该技术突破不仅大幅降低了企业合规成本，更推动行业向绿色、高效检测模式转型，为新能源汽车贸易的可持续发展提供关键技术支撑。

上述案例及表1数据表明，平台通过数据驱动与智能决策的深度融合，在风险防控、流程优化（显著缩短周期、减少人工干预）、成本控制（降低破坏性试验）与技术创新（提升覆盖率与检出率）等维度展现出显著应用价值，为全球汽车贸易数字化监管提供了可量化、可复制的实践范例。

4 结语

本研究围绕进出口汽车检测领域的数字化转型需求，构建了以知识图谱技术为核心的智慧监管生态平台。通过数据层对多源异构数据的整合与结构化处理，映射层基于知识图谱的语义网络构建，算法层智能决策模型的协同优化，以及应用层多元场景的深度赋能，形成了从数据采集、知识推理到决策支持的完整技术链条。典型应用案例表明，平台在电动汽车风险预警、跨境检测任务智能规划及无损检测技术创新等场景中成效显著，推动了行业监管模式从经验驱动向数据智能驱动的转变。本研究成果可为智慧口岸建设提供技术参考，助力汽车贸易监管向智能化、绿色化、全球化方向持续演进。

参考文献

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[2] S. A. Introducing the knowledge graph[R]. American: Offical Blog of Google, 2012, April.

[3] Feiyue H., Lianglun C. Distant supervision knowledge extraction and knowledge graph construction method for supply chain management domain[J]. Autonomous Intelligent Systems, 2024, 4(1): 7. DOI: 10.1007/s43684-024-00064-y.

[4]丛烁, 苏贵斌, 柳林, 等. 知识图谱实体对齐研究综述: 从传统方法到前沿技术[J/OL]. 计算机工程与应用, (2025-01-26)[2025-06-25]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2127.TP.20250613. 1634.004.html.

[5]林金山, 李元, 方荠萱, 等. 电力变压器故障诊断多智能体大模型构建与初步应用[J/OL].西安交通大学学报, (2025-01-8)[2025-06-24]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/61.1069.t.20250520. 1632.005.html.

[6]贾宝惠, 王鸿泽, 王之强, 等. 面向飞机空调系统故障诊断的知识图谱构建与应用[J/OL].安全与环境学报, (2025-01-15)[2025-06-24]. https://doi.org/10.13637/j.issn.1009-6094.2024.2228.

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[8]侯梦薇, 卫荣, 陆亮, 等. 知识图谱研究综述及其在医疗领域的应用[J]. 计算机研究与发展, 2018, 55(12): 2587-2599.

[9] J Wang, C F Yan, Y M Zhang, et al. Construction and application of knowledge graph for fault diagnosis of turbine generator set based on ontology[J]. Journal of Physics: Conference Series, 2022, 2184(1): 012015. DOI: 10.1088/1742-6596/2184/1/012015.

[10] Xiaojian Yi, Peizheng Huang, Shangjie Che. Application of Knowledge Graph Technology with Integrated Feature Data in Spacecraft Anomaly Detection[J]. Applied Sciences, 2023, 13(19): 10905. DOI: 10.1088/1742-6596/2184/1/012015.

[11]李浩, 夏广, 姜伟, 等. 超声扫描成像检测锂电池电解液退浸润及成因分析[J]. 分析测试学报, 2025, 44(2): 238-245.

图1 进出口汽车智慧检测平台框架

Fig.1 Framework of the intelligent inspection platform for import-export vehicles

表1 智慧平台检测模式与传统检测模式关键指标对比

Table 1 Comparison of key indicators between the intelligent platform detection mode and traditional detection mode

基于知识图谱的武汉口岸出境劳务人员

传染病防控分析及对策研究

向 俊 ¹ 周 艳 ¹ 龚 睿 ¹ 秦 勇 ¹ 任 宁 ¹ 武长礼 ^{1 *}

摘 要 本研究通过对2024年在湖北国际旅行卫生保健中心（武汉海关口岸门诊部）体检和预防接种的出境劳务人员随机发放调查问卷，利用知识图谱和问卷对传染病防控工作进行分析并提出有效建议。结果表明：出境劳务人员以青壮年男性为主，目的地多为非洲等传染病高发区。接受过企业组织培训的人员占比56.12%，未接受培训的人员占比12.84%，且培训内容覆盖不足；出境劳务人员体检和疫苗接种费由企业承担的占比48.66%，境外医疗费获企业保障的人员占比52.54%，但归国健康跟踪缺失，企业防控措施落实不到位。因此，应加强健康宣教、完善跨境医疗保障、建立归国人员健康监测体系、推动立法保障，构建多层次的防控网络。

关键词 出境劳务人员；传染病防控；对策研究；知识图谱

Knowledge Graph-Based Analysis and Countermeasure Research on Infectious Disease Prevention and Control among Outbound Migrant Workers at Wuhan Port

XIANG Jun ¹ ZHOU Yan ¹ GONG Rui ¹ QIN Yong ¹ REN Ning ¹ WU Chang-Li ^1*

Abstract Random questionnaires were distributed to outbound migrant workers undergoing health examinations at the Hubei International Travel Health Care Center (Outpatient Department of Wuhan Customs Port) in 2024 and their dispatching enterprises were investigated. Utilizing a knowledge graph alongside survey data, we analyzed the current status of infectious disease prevention and control, and proposed targeted recommendations. The results indicated that the majority of outbound migrant workers are young and middle-aged males, with destinations primarily concentrated in high-risk infectious disease regions such as Africa. Only 56.12% of participants received training organized by their employers, while 12.84% received no training at all, and the content coverage of such training was insufficient. Approximately 48.66% of workers had their health examination and vaccination costs covered by their employers, and 52.54% were provided with outbound medical security. However, post-return health monitoring was generally lacking, and the implementation of prevention and control measures by enterprises was inadequate. Therefore, we recommend enhancing health education, improving cross-border medical security, establishing a comprehensive post-return health monitoring system, and promoting legislative protection to construct a multi-layered prevention and control network.

Keywords outbound migrant workers; infectious disease prevention and control; countermeasure research; knowledge graphs

基金项目：武汉海关科研项目（2023WK016，2024WK004）

第一作者：向俊（1976—），女，汉族，湖北宜昌人，本科，副主任医师，主要从事卫生检疫和国际旅行医学研究工作，E-mail: 275692218@qq.com

通信作者：武长礼（1986—），男，汉族，湖北孝感人，硕士，主治医师，主要从事法定口岸传染病监测与防控工作，E-mail: changliw2018@163.com

1. 湖北国际旅行卫生保健中心（武汉海关口岸门诊部） 武汉 430070

1. Hubei International Travel Health Care Center (Outpatient Department of Wuhan Customs Port), Wuhan 430070

随着经济全球化的不断发展，中国劳务企业的对外拓展步伐加快，带动了大量技术人员和劳务工人走出国门。商务部数据显示，2024年我国出境劳务人员数量增至40.9万人，同比增加6.2万人。其中，承包工程项下派出人员有15.3万人，劳务合作项下派出人员达25.6万人；至2024年年末，各类出境劳务人员总数为59.4万人^[1]。劳务输出规模持续扩大，使境外卫生安全保障问题日益凸显。全球传染病谱的复杂性与传播的突发性，对出境劳务人员构成直接健康威胁，其感染后涉及的卫生保健及医疗保障问题、卫生应急及跨境传染病防控的双向阻断，已成为我国劳务经济可持续发展面临的关键挑战。

在此背景下，本文聚焦武汉口岸出境劳务人员，通过深入的调查研究，剖析其传染病防控现状，系统梳理存在的主要问题与面临的挑战，并在此基础上，探索有利于促进出境劳务人员传染病防控工作的新措施，提高国际旅行卫生保健工作质效，为公共卫生管理提供有力支撑。

1 对象与方法

1.1 对象

分层随机选取2024年在湖北国际旅行卫生保健中心（武汉海关口岸门诊部）体检和预防接种的出境劳务人员，实地调查外派劳务企业。

1.2 方法

通过问卷调查结合实地调研的方法，针对武汉口岸劳务输出人员出境前、境外工作期间及归国后3个阶段对传染病防控的认知、外派劳务企业对劳务人员卫生医疗的保障、目的地的疾病防控等方面进行调查研究，通过知识图谱分析，找出现有的出境劳务人员传染病防控存在的问题和不足，提出优化对策。

1.3 统计分析

采用描述性方法对问卷各个条目进行分析，计数资料采用构成比或者频数描述。所有资料用Neo4j软件开展知识图谱分析，利用Excel 2016软件进行数据图表分析。

2 结果

出境劳务人员传染病防控是一个复杂的问题，涉及多层面因素，本研究重点从武汉口岸出境劳务人员主要特点、防控知识培训、对传染病流行情况了解、医疗费用的保障以及归国人员的管理等方面进行调查，结果如图1所示。

2.1 出境劳务人员的主要特点

在收集到的335份有效调查问卷中，年龄方面，出境劳务人员以青壮年男性为主，50岁以下占比86.69%；文化程度方面，中专及高中以上占比76.47%；出境劳务员工类型方面，企业在编员工和外派劳务人员较多，分别占比43.03%和39.63%；出境劳务目的地以非洲地区为主，占比52.63%（详见表1）。

2.2 出境劳务人员传染病防控知识培训情况

根据对武汉口岸出境劳务人员和劳务企业的调查研究，企业于出境前和出境后组织传染病防控知识培训的占比达到56.12%。劳务人员通过多种方式和渠道获取传染病防控知识，其中体检时通过国际旅行卫生保健中心医务人员的宣教获取防控知识的人数最多，占比39.10%；其次是通过企业组织培训获取知识，占比30.15%；未接收过任何传染病相关知识培训的占4.78%（见图2和图3）。

2.3 出境劳务人员对当地流行传染病的了解情况

近年来，黄热病、霍乱、鼠疫、疟疾、艾滋病、登革热、痢疾、乙肝、流行性感冒等传染病在世界范围内时有流行，严重威胁人类健康和工农业生产安全。经调查分析，武汉口岸出境劳务人员对目的国传染病了解最多的是经虫媒传播的疾病，如黄热病、疟疾和登革热，占比35.29%，其后依次为经消化道、血液、呼吸道和其他途径传播的疾病，分别占比27.00%、16.74%、11.31%和9.65%（见图4）。

2.4 医疗费用承担与保障

本研究结果显示，武汉口岸出境劳务人员体检与疫苗接种的费用大部分由企业承担，占比48.66%，部分报销部分自费的占比23.58%，全部自费的占比27.76%。在境外生病的就医费用由企业保障的占比52.54%，其次是部分公司报销部分自费，占比25.07%。如图5和图6所示。

图6 武汉口岸出境劳务人员境外就医费用承担分布图

Fig.6 Cost-bearing distribution chart of overseas medical

expenses for outbound migrant workers at Wuhan Port

2.5 归国劳务人员健康管理

针对回国休假后需再次出境的劳务人员，要求进行健康体检和疫苗接种，根据本研究的调查分析，有54.55%的企业愿意承担相关费用，但是相关企业未实施对归国人员的健康跟踪管理。

2.6 外派劳务企业传染病防控工作情况

经问卷调查结合实地走访10家外派劳务企业，以工程建设和交通运输项目为主，部分设置有国际部，建立了相关管理制度，为劳务人员购买了商业医疗保险，安排有随队医务人员，并储备了防护物资及部分应急治疗性药物。但是还有部分企业对传染病防控工作重视程度不足，防控措施落实不到位。

3 讨论

当前，全球各地传染病疫情频发，我国外派劳务人员的身体健康与生命安全保障面临一定挑战^[2]。从劳务输出目的地来看，非洲、东南亚、南美洲等传染病高发区占据了较大比例，其中非洲地区的艾滋病和疟疾每年新增病例数以百万计，严重威胁着外派劳务人员的健康^[3]。

本研究通过调查分析，发现当前防控工作存在一些需要改进的地方。在人员特点方面，出境劳务人员以青壮年男性为主，50岁以下占比高达 86.69%，中专及高中以上占比76.47%，劳务人员主要分布于非洲、东南亚等传染病高发区，面临的健康风险高，且部分人员专业知识和健康意识有待提升。在传染病防控知识培训方面，虽然有56.12%的企业组织培训，但仍有12.84%的劳务人员未接受过培训，培训覆盖面和有效性有待提升。其中，在培训方式上，国际旅行卫生保健中心的宣教最为普及，但企业组织的培训质量参差不齐，亟需系统性的防控机制。此外，劳务人员对当地传染病的了解程度不一，对虫媒和消化道传播的传染病认知较高，但对艾滋病、结核病等其他途径传播的传染性疾病了解较少，这说明健康教育内容仍需进一步丰富。在医疗费用保障方面，体检和疫苗接种费用主要由企业承担，但部分劳务人员仍需自费，一定程度上增加了经济负担。境外就医费用由企业保障的占52.54%，但仍有部分企业未建立完善的医疗保障体系，导致劳务人员在突发疾病时难以获得及时救治。部分企业虽配备了随队医务人员和防护物资，但整体防控意识仍需提高，制度仍应进一步完善并有效落实。归国劳务人员的健康管理同样是防控工作的重要环节。调查显示，54.55%的企业要求归国劳务人员进行健康体检和疫苗接种，而未实施跟踪管理的企业可能导致健康风险积累，增加跨境传播风险。

4 对策建议

外派劳务人员的传染病防控工作关乎个人、国家乃至全球的公共卫生安全，应从多维度精准发力，筑牢健康防护网。

4.1 加强健康宣教

企业应充分发挥主体作用，根据外派劳务人员的文化水平和工作性质，与国际旅行卫生保健中心、商务等部门携手开展针对性强、深入细致的健康宣教^[4]。针对非洲、东南亚等不同劳务目的地，详细讲解当地高发传染病的特征、传播途径及预防方法。同时，可采取发放宣传资料、举办专题讲座等灵活多样且通俗易懂的形式^[5]，提升培训实效性。政府相关部门需加强对企业培训的监管与考核，建立严格的培训评估机制，定期检查企业培训计划的执行情况，确保培训工作落到实处^[6]。

4.2 完善医疗保障

医疗费用承担方面，企业应承担主导责任，与当地医疗机构合作建立医疗费用统筹机制，确保劳务人员在境外能够享受到及时、优质的医疗服务。政府可通过财政补贴、税收优惠等政策，鼓励企业为外派劳务人员购买商业医疗保险，同时推动建立专项传染病防控基金。医疗资源储备方面，企业应根据项目规模和劳务人员数量，配备充足的医疗物资，建立医疗物资动态管理模式，确保医疗物资的有效供应。此外，加强与国内外医疗机构的合作，建立远程医疗会诊平台，实现医疗资源的共享与优化配置。

4.3 强化归国管理

加强对归国劳务人员传染病监测工作的管理是防控传染病传播的一项重要举措^[7]。外派劳务企业需强化归国健康管理责任，与国际旅行卫生保健中心建立合作，确保归国劳务人员能够便捷地进行健康体检和疫苗接种。同时，政府应加强对归国劳务人员传染病监测工作的管理，完善口岸入境筛查与内地后续检测环节的信息共享机制，实现对归国劳务人员健康状况的实时追踪。社区层面应积极配合相关部门，对外派劳务人员进行网格化管理，定期开展健康回访，及时掌握其健康状况。

4.4 推动立法保障

为进一步加强对外派劳务人员传染病防控工作的指导与监管，应完善《对外劳务合作管理条例》，将传染病防控条款纳入其中，明确企业在外派劳务人员传染病防控中的主体责任。海关、卫生、公安等部门应加强协作，建立健全传染病防控信息共享平台，形成联防联控合力。同时，加强国际合作，与劳务输入国共同建立传染病防控机制，开展技术交流与合作，共同应对传染病跨境传播的挑战^[8]。

5 结语

外派劳务人员传染病防控工作需要政府、企业、社会组织和劳务人员的共同努力。通过加强培训、完善医疗保障、强化归国管理和推动立法保障等多方面的综合施策，构建系统性、多层次的传染病防控体系，才能切实保障外派劳务人员的健康安全，为我国经济建设和社会发展提供坚实的人力支撑。

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图1 武汉口岸出境劳务人员传染病防控调查知识图谱分析结果

Fig.1 Knowledge graph analysis results of infectious diseases prevention and control among outbound migrant workers at Wuhan Port

表1 武汉口岸出境劳务人员特征分类统计表

Table 1 Characteristics of outbound migrant workers

at Wuhan Port

图3 武汉口岸出境劳务人员培训知识获取方式

Fig.3 Training-related knowledge acquisition channels for outbound migrant workers at Wuhan Port

图4 武汉口岸出境劳务人员对传染病的了解情况

Fig.4 Awareness of infectious diseases among outbound migrant workers at Wuhan Port

图5 武汉口岸出境劳务人员体检与疫苗接种费用承担分布图

Fig.5 Cost-sharing distribution chart of health examinations and vaccinations for outbound migrant workers at Wuhan Port

图2 武汉口岸出境劳务人员接受培训情况

Fig.2 Training experience of outbound migrant workers at Wuhan Port

基于知识图谱技术的智能监管方法研究

刘 凡 ¹ 陈少杰 ¹ 涂 璐 ¹ 张仕云 ^{1 *} 李政军 ¹ 李志勇 ¹ 孙芳芳 ² 黄心深 ¹

摘 要 本文基于知识图谱，整合多源异构数据，探索构建智能监管框架。通过图神经网络对监管对象进行深度建模，提出智能评估方法，可有效提升风险识别精度和增强决策可解释性，并具备良好的扩展性。本文还探讨了数据质量、隐私保护与模型可解释性等面临的挑战和发展方向，为智能监管研究提供理论支持与实践参考。

关键词 智能监管；知识图谱；图神经网络；多源异构数据

A Knowledge Graph-Based Approach to Smart Customs Supervision and Intelligent Risk Assessment

LIU Fan¹ CHEN Shao-Jie¹ TU Lu¹ ZHANG Shi-Yun^1*

LI Zheng-Jun¹ LI Zhi-Yong¹ SUN Fang-Fang² HUANG Xin-Shen¹

Abstract With the rapid growth of cross-border trade, traditional customs supervision faces challenges in handling massive and complex data. This paper proposes a smart customs supervision framework based on knowledge graph technology, integrating multi-source heterogeneous data for identification, contraband detection, and smuggling network analysis. By employing graph neural networks, the study introduces an intelligent risk assessment method that significantly enhances the accuracy of risk identification and the interpretability of decision-making processes, while maintaining strong scalability. The papaer also explores challenges in data quality, privacy protection, and explainability, providing theoretical insights and practical references for smart customs governance.

Keywords intelligent supervision; knowledge graphs; graph neural network; multi-source heterogeneous data

在跨境贸易数字化发展的新形势下，海关监管面临数据量激增与违规手段多样化的双重挑战。根据《“十四五”海关发展规划》关于加强海关监管智能化技术研发的要求，本研究探索知识图谱技术与海关监管的融合路径。

智能监管在此背景下应运而生，它强调基于大数据技术、人工智能算法，尤其是知识图谱等语义化技术，对多源异构数据进行深度融合与智能分析，从而实现对监管对象的动态画像、潜在风险挖掘与决策可视化^[1]。通过构建适用于海关监管场景的知识图谱，既可以将海关各业务系统的数据进行关联，也能够与其他部门的数据实现跨域融合，为海关监管提供基于因果链的可解释风险提示。在此基础上，结合图神经网络等先进算法，可挖掘高维度、多层次的关联特征，助力对高风险货物、潜在走私网络和违禁品的精准识别，实现“事前防范、事中预警”，进一步推动海关监管向主动智能转型升级。

1 研究现状

1.1 国外研究现状

国外一些国家和地区在智能监管研究中已逐步引入知识图谱技术，但应用深度存在差异。例如，欧盟在“单一窗口”^[2]（Single Window）与“联合检查机制”（Joint Control）框架下，已开展基于大数据分析的跨境风险评估试点，将机器学习与人工智能技术嵌入货物审核与旅客筛查流程，建立了《通用数据保护条例》（General Data Protection Regulation，GDPR）框架下的监管合规机制^[3]，其知识图谱技术重点解决数据异构性问题，但在动态推理方面仍依赖规则引擎。美国海关与边境保护局（U.S. Customs and Border Protection，CBP）通过“自动化通关”系统（Automated Commercial Environment，ACE）整合海量通关数据^[4]，采用知识图谱进行走私模式挖掘，通过图神经网络（Graph Neural Network，GNN）^[5]分析申报单与供应链数据的隐含关联，其创新点在于将图谱特征与机器学习模型融合，实现高风险交易的自动分类。澳大利亚边境执法局（Australian Border Force，ABF）依托物联网与区块链技术^[6]，构建了一套基于高维特征集的动态风险评估平台，将边境相机、传感器与货物标签数据实时汇聚，本质上是一种分布式知识图谱架构，通过智能合约实现通关记录的可验证溯源，但实时性不足。总体而言，国外的相关研究在数据安全、跨部门共享、系统可扩展性方面具有较为成熟的实践，但在知识图谱应用层面，多停留于概念验证或特定业务场景，尚未形成端到端全流程的技术方案。

1.2 国内研究现状

国内针对智能监管知识图谱研究的起步较晚，但发展迅速。近年来，多所高校与科研机构围绕大数据、智能风险评估与知识图谱技术展开了广泛探索。国内研究可分为三个阶段^[7]：

（1）技术探索期（2015—2018年）：研究者利用报关单、检验检疫数据和历史处罚记录，通过统计学方法与机器学习算法构建高风险主体识别模型，并在部分口岸进行试点应用，取得了一定的成效。但这些模型往往侧重单一数据源或静态特征，缺乏动态关联能力。

（2）融合创新期（2019—2021年）：出现多源数据融合尝试，一些高校研究团队将关检数据（如检验结果更新延迟、跨系统数据标准不统一等）、行政处罚信息与外部执法资源融合，并开展关联分析与可视化展示。但目前多数研究停留在静态图谱构建阶段，缺乏动态更新与深度推理，应用深度和广度均有待拓展。

（3）深化应用期（2022年至今）：一些研究提出基于区块链的可信数据交换与隐私保护方案，采用事件驱动的增量图谱构建方法，将新发行政处罚数据自动并入现有图谱，重点突破动态更新技术，以实现监管部门间的数据资源共享。然而，由于各部门在技术标准和政策法规方面尚未完全统一，真正意义上的多方协同仍面临制度与技术双重挑战。

综上所述，国内外关于智能监管研究均取得了一定进展，但在构建面向全流程、可解释性强的知识图谱驱动风险评估模型，实现跨部门深度数据融合与在线图谱更新等层面，依然有待继续深入。本文针对当前海关在知识图谱动态推理、跨域融合等方面面临的挑战，提出一套融合时空图神经网络与联邦学习的技术框架，实现可落地、可扩展的智能风险评估，为海关智能监管^[8]提供系统性解决方案。

2 智能监管知识图谱构建方法研究

当前海关监管面临诸多挑战，涉及多源数据标准、传统规则引擎、人工查验效率等方面。针对这些问题，本研究构建了知识图谱驱动的智能监管技术框架。

在数据层面，通过标准化处理和加密保护，构建了高质量监管数据池；在知识抽取层面，创新性地融合深度学习和领域知识，实现精准的实体关系识别；在应用层面，设计了高性能的知识图谱存储与计算架构，以满足实时监管需求。

2.1 数据收集与预处理

为了构建能够支撑智能监管的高质量知识图谱，必须对多源异构数据进行集成与标准化。通过整合通关业务数据、物流轨迹数据、旅客通关记录、跨部门执法数据及公开数据五大核心维度，构建全链条监管数据池；采用分组对称加密算法加密敏感字段确保安全，建立HS编码动态映射表实现语义标准化，开发口岸时空编码器解决时空对齐问题；创新性运用“规则+AI”混合清洗技术，包括基于随机森林（Random Forest，RF）的缺失值预测和专家规则辅助的异常值检测，为后续分析提供高质量数据基础。

2.2 实体识别与关系抽取

在数据预处理阶段完成后，系统采用多模态融合技术构建海关监管知识图谱。针对结构化数据，结合规则引擎与领域术语库实现高效实体抽取；面对非结构化文本，通过定制化预训练模型实现深度语义解析。系统创新性地融合深度学习与专家规则，构建能够识别复杂业务关系的混合抽取框架，有效捕捉货物、企业、旅客等核心要素之间的多维关联。同时，基于图嵌入的实体对齐算法解决了跨数据源的标识统一难题，形成全局一致的知识表示框架。

通过分层递进的构建方法，系统实现了从原始数据到业务知识的转化。在实体层面，同时支持结构化字段的精准提取和非结构化文本的语义识别；在关系层面，结合神经网络与业务规则，自动发现显性关联和隐性风险模式；在整合层面，运用知识融合技术消除数据孤岛带来的语义歧义。技术方案将显著提升海关监管中的识别能力和案件追溯效率，为海关智能监管建设提供了完整的知识化解决方案。

2.3 知识图谱构建与存储优化

完成实体与关系抽取后，需选择合适的图数据库平台（如Neo4j、JanusGraph）进行图谱构建与持久化存储。为保证知识图谱在海关监管场景下的高效查询与推理，需要构建高性能知识中枢系统：采用分层存储设计和GPU加速图索引保障查询效率；开发事件驱动的增量构建机制和变更传播算法实现动态更新；集成规则引擎与GNN形成混合推理能力。

3 智能监管模型设计

3.1 技术实现思路

在海关知识图谱基础上，设计了一个基于图神经网络的智能评估模型，该模型采用4层架构实现端到端的智能监管分析：数据输入层通过消息队列与数据湖技术整合通关数据、物流跟踪、征信记录、执法档案及舆情监测等多源异构数据；图特征提取层将结构化与非结构化数据映射到知识图谱实体，并利用图神经网络进行节点特征的多层次聚合与语义嵌入；智能监管计算层融合图嵌入特征与传统风险指标，采用集成学习或多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP）算法生成智能监管评分；结果输出层则通过可视化仪表盘和API接口提供智能监管评分及可解释性分析，同时建立预测—反馈闭环机制持续优化模型性能^[9]。该架构实现了从原始数据到智能监管决策的全流程智能化处理，为海关监管提供了精准、可解释的智能监管评估工具。

3.2 模型架构设计

智能监管评估模型的设计与实现是提升海关监管效能的核心环节。基于知识图谱的实体关系挖掘，可构建包含数据输入层、特征提取层、智能评估层和决策输出层的模型框架，实现全流程智能监管。

（1）在数据输入层，需要将相关数据输入到模型中，包括但不限于基础信息、申报信息等，这些数据将作为模型进行智能监管评估的基础。

（2）在特征提取层，需要对输入的数据进行特征提取，并利用图神经网络提取实体间的高阶关联特征，增强风险信号的捕捉能力。

（3）在智能评估层，作为模型的核心模块，智能评估层深度融合知识图谱的实体关系特征与机器学习算法，实现多维度的风险评估。基于GNN的建模技术，动态学习知识图谱中实体与关系的复杂交互模式，精准识别潜在风险节点及传导路径。同时，通过集成传统机器学习算法进行联合训练与交叉验证，进一步提升模型的准确率与计算效率。

（4）在结果决策输出层，需要将模型的智能评估结果转化为多模态决策支持信息，通过结构化报告、动态风险热力图和交互式关系图谱等形式输出。输出结果可以以报告、图表或可视化界面等形式呈现，以便于决策人员快速理解和应用。

3.3 图神经网络技术应用

采用GNN技术对海关知识图谱进行深度挖掘，针对图谱的异构特性设计了多层次的建模方案：基于图卷积网络（Graph Convolutional Network，GCN）^[10]捕捉“货物—企业—口岸”等实体间的传播路径特征，识别高频通关模式中的异常行为；利用图注意力网络（Graph Attention Network，GAT）在违禁品检测中动态评估节点影响力，精准定位走私网络核心节点；通过异构图神经网络（Heterogeneous Graph Attention Network/Heterogeneous Graph Transformer，HAN/HGT）融合多类型实体和关系的语义信息，实现企业网络、物流链条等多维特征的联合建模。具体实现时，首先为节点构建结构化属性、文本嵌入和时空特征的多模态初始表示；然后通过多层特征聚合学习高阶图结构信息；最终融合传统风险指标并应用可解释性技术（如SHapley Additive exPlanations，SHAP）^[11]，输出兼具预测精度和解释性的风险评估结果。该方法有效解决了海关场景下复杂关联关系的建模难题，为智能监管提供了可靠的技术支撑。

3.4 大数据特征工程

在特征选取方面，基于领域知识与数据驱动相结合的原则，系统性地提取了四类关键特征：（1）行政合规特征，包括报关单异常指标和HS编码不符等监管要素；（2）关联网络特征，通过分析企业交易网络和运输关联识别可疑模式；（3）舆情与信用特征，融合NLP情感分析结果和财务信用数据；（4）时空行为特征，检测运输路线异常和通关时间异常等行为模式。在训练数据构建阶段，采用历史查获案例作为正样本，匹配同期正常通关记录作为负样本，并采用时间分片策略确保模型时效性。模型评估采用多维度指标框架：分类性能通过准确率、召回率和曲线下面积（Area Under the Curve，AUC）等指标衡量；排序任务采用平均精度均值（Mean Average Precision，MAP）指标；同时引入SHAP等可解释性分析方法，结合图谱可视化技术验证模型决策逻辑的合理性。该技术方案有效解决了海关风险评估中的特征构建、样本选择与模型验证等关键问题，为智能监管提供了可行的技术参考框架。具体架构如图1所示。

3.5 模型应用情况

运用知识图谱开展智能监管，在海关旅检渠道甄别高风险旅客、违禁物品以及在案件侦办等工作场景中的应用前景非常广泛。以靶向拦截具有特定航线属性的高风险物品为例，知识图谱可以结合航线特点精准提示来源地相关违禁品信息，形成集风险分析、精准布控、辅助查验为一体的智能查缉技术框架。海关试点数据显示，采用知识图谱技术的航线风险预警准确率达到92.3%，较传统规则引擎方法提升41.5个百分点。

基于知识图谱中的旅客历史行为记录、职业信息、关联企业信息、行李物品特征等信息，智能监管评估模型能够自动识别出高风险旅客。例如，某旅客在近期内频繁从A国和B国入境，且从事的职业为化妆品销售，以及其为某外贸公司法人等信息，因此其再次从A国和B国出入境的行为则会被模型识别为走私化妆品高风险旅客。基于模型输出的风险评估结果，海关监管部门可对高风险旅客实施差异化查验策略，包括但不限于加强身份核验、重点行李检查等针对性措施，从而优化资源配置并提升监管精准度。

4 智能监管知识图谱应用面临的挑战与对策

4.1 数据质量与标准化难题及应对方案

海关监管系统中的数据来自多个业务子系统和外部部门，数据格式多样。对此，本研究提出分层解决方案：制度层面，推动建立海关行业统一的数据标准与术语库；技术层面，可通过自动化数据清洗工具和基于规则与机器学习相结合的术语映射算法，对异构数据进行动态规范化与纠错，确保数据在知识图谱构建过程中尽可能保持一致性与完整性。

4.2 实体关系抽取与语义消歧关键技术创新

针对领域术语变异和多模态关系推理问题：一方面，同一实体可能具有多种表述形式，如企业名称存在简称、全称或历史更名；另一方面，海关业务语境中的专业术语和行业隐喻较多，一般的通用NLP工具难以直接满足需求。对此，本研究进行了相关探索并取得成效：一是结合领域专家知识构建完整的海关行业本体词库，基于人工标注与半监督学习方式，迭代优化实体识别模型和关系抽取模型；二是采用多模态信息（如图像、音频）与文本信息联合训练，提高抽取精度，为知识图谱构建提供了可靠的技术保障。

4.3 智能监管评估系统的技术创新

本研究在智能监管评估系统研发中取得三项成效：首先，针对大规模图数据计算难题，创新性地融合图采样、分布式训练和增量学习技术，显著提升模型效率与适应性；其次，构建融合差分隐私、联邦学习和同态加密的多层级安全框架，在确保数据隐私的同时实现跨部门协同；最后，开发基于知识图谱的可解释性系统，通过特征重要性分析和可视化推理路径，增强监管决策的可信度。该技术框架有效平衡了性能、安全与可解释性需求，为智能监管提供了创新性的解决方案。

5 未来研究方向

5.1 多模态动态知识图谱构建与自适应更新

未来研究可重点发展可解释的多模态知识图谱技术。在知识表征层面，可采用基于注意力机制的可视化嵌入方法，使跨模态特征对齐过程具有可追溯性；在知识推理层面，建议设计基于符号规则的逻辑验证模块，为图谱更新决策提供明确的语义解释；在知识应用层面，需构建动态因果追溯机制，完整记录从原始数据到预警的知识演化路径。该方向需攻克跨模态实体表示、增量式图谱推理等关键技术，以形成兼具多模态感知与动态适应能力的知识图谱技术框架。

5.2 可信协同智能与轻量化边缘计算

为支撑多部门协同监管与现场部署需求，应重点突破可解释AI在分布式环境下的关键技术。一方面，通过联邦学习与差分隐私框架实现跨部门安全知识共享，并利用图注意力机制可视化风险推理路径，增强决策可信度；另一方面，研发轻量化图神经网络模型，结合边缘计算实现离线预警（如口岸设备本地化部署），确保低带宽环境下的实时响应。该方向需平衡模型效能与隐私安全，构建端—云协同的智能监管技术生态。

6 结语

本文围绕知识图谱在智能监管中的应用展开系统研究。从智能监管的背景与核心需求出发，综合评述了国内外相关研究现状，并指出了基于知识图谱的海关监管在全流程智能化应用、跨领域数据融合和可解释风险模型建设等有待完善的地方。随后，详细阐述了面向海关监管场景的知识图谱构建与优化方法，包括数据收集与预处理、实体识别与关系抽取、图谱构建与存储优化。基于此，设计并实现了融合图神经网络的智能评估模型，探讨了特征工程和训练策略，以及如何在特殊货物识别模型应用场景中落地。最后，本文分析了数据质量、模型可解释性、隐私保护和可扩展性等挑战，并提出了多模态图谱、动态更新、跨部门协同、可解释AI与边缘部署等未来研究方向。通过本文研究，可为海关创新探索高效、精准、动态的智能监管方法提供理论支撑和实践参考，以实现从“事后惩处”向“事中预警”、从“人工判断”向“智能决策”的转变，进一步提升海关监管水平和效能。

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基金项目：广州海关关级科研项目（2024GZCK01）

第一作者：刘凡（1983—），男，汉族，江西赣州人，本科，工程师，主要从事技术性贸易措施信息化研究工作，E-mail: 15288967@qq.com

通信作者：张仕云（1984—），男，苗族，贵州黔东南人，本科，工程师，主要从事海关监管、分析测试工作，E-mail: catelly@126.com

1. 广州海关技术中心 广州 510623

2. 海关总署国际检验检疫标准与技术法规研究中心 北京 100031

1. Guangzhou Customs Technology Center, Guangzhou 510623

2. Research Center for International Inspection and Quarantine Standards and Technical Regulations, Beijing 100031

图1 大数据特征工程架构图

Fig.1 Architecture of big data feature engineering