Data-Gouv-FR/referentiel-des-arrets-arrets
收藏Hugging Face2026-05-29 更新2026-05-31 收录
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资源简介:
该数据集提供了法兰西岛(Île-de-France)交通站点参考目录中的参考站点。这些站点对应乘客等待、上车或下车的地点,例如站台、区域或站台/轨道。
This dataset provides the reference stops from the stop reference directory of Île-de-France. These stops correspond to locations, such as platforms, zones, or quays/tracks, where passengers wait, board, or alight from vehicles.
提供机构:
Data-Gouv-FR搜集汇总
数据集介绍

构建方式
该数据集源自法国开放数据门户data.gouv.fr,收录了法兰西岛大区交通枢纽参考目录中的核心停靠点信息。数据集以Hugging Face仓库形式构建,遵循“一个data.gouv.fr数据集对应一个Hugging Face仓库”的映射规则,并将原始表格资源拆分为独立的子集配置。具体而言,主数据集包含名为“arrets”的子集,其数据以Parquet格式存储于路径data/arrets.parquet内,并统一划分为训练集拆分。这一结构设计确保了数据的高效存取与模块化管理。
特点
数据集聚焦于交通停靠点这一微观地理实体,涵盖站台、区域、站台/轨道等旅客上下车关键位置。其特色在于单一子集配置的极简架构,无需复杂切分即可直接加载全部数据。数据以高效的Parquet列式存储格式发布,兼顾了查询性能与磁盘压缩需求。同时,作为法兰西岛移动局交通参考体系的一部分,该数据集与其他停靠点相关数据集(如运输商停靠点、通道、交换区等)形成互补生态,便于构建多维度的交通网络分析。
使用方法
用户可通过Hugging Face Datasets库便捷加载该资源。仅需调用load_dataset函数并指定仓库名称“Data-Gouv-FR/referentiel-des-arrets-arrets”及配置名“arrets”,即可获得包含全部记录的训练集拆分。加载后返回的Dataset对象支持标准的Python数据操作,可用于停靠点分布统计、空间关联分析或作为交通建模的基础输入。该方法屏蔽了底层文件格式差异,实现了数据的一键式获取与即用性。
背景与挑战
背景概述
该数据集名为“Référentiel des arrêts : Arrêts”,由法兰西岛运输联合会(Île-de-France Mobilités)创建,首次发布于法国开放数据平台data.gouv.fr,其HuggingFace版本于2024年推出。核心研究问题在于构建一个标准化的公共交通停靠点参考系统,旨在精确标识乘客等待、上下车的地点,如站台、区域或轨道。该数据集的发布对城市交通规划、智能出行应用以及开放数据运动具有重要影响力,为交通网络分析、多模式换乘优化和地理信息系统提供了权威基础。作为法国公共交通领域的关键数据资源,它支持了从基础设施管理到乘客导航服务的一系列研究与应用。
当前挑战
数据集面临的领域挑战主要在于交通运输数据的复杂性与异构性,需要统一不同交通模式(如公交、地铁、火车)的停靠点定义,确保跨系统兼容性,并解决空间位置精度与语义标注的歧义问题。构建中的挑战包括整合多源数据(如运输公司、政府机构)的高质量维护,处理频繁的线路调整与设施更新,以及建立与国际标准(如GTFS)的映射关系。此外,数据集的规范化过程需克服法语特殊字符编码、地理坐标系统差异及开放数据许可(lov2)的限制,以保证在学术与商业场景中的可复用性。
常用场景
经典使用场景
在交通地理与城市规划领域,精准的站点参照体系是构建公共交通网络模型的基础。该数据集收录了法兰西岛大区所有官方认可的公交、地铁、RER等交通方式的站点信息,包括站台、候车区、轨道等具体位置,为多模式交通网络分析提供了标准化地理参照。研究者常依托此数据集结合GTFS数据,构建动态的出行时间矩阵,或用于站点间换乘可达性计算。
解决学术问题
该数据集有效回应了公共交通研究中长期存在的站点标识不统一与空间定位模糊问题。学术上,它支撑了区域交通网络拓扑结构量化分析、站点布局优化以及出行需求空间分异规律研究。通过提供高精度的站点归属与类型分类,促进了交通公平性评估和弱势群体出行便利性研究,为构建可持续都市交通体系提供了坚实的数据基础。
衍生相关工作
基于该数据集,衍生出一系列重要的研究成果与技术工具。例如,数据驱动下的站点间最短路径算法改进、多层次交通网络脆弱性分析模型,以及与LDA(潜在狄利克雷分配)主题模型结合的出行模式挖掘。此外,它还催生了针对法兰西岛区域的公共服务可达性等时线绘制工具,以及面向微观交通仿真软件的站点坐标标准化接口,极大丰富了交通数据科学的方法论体系。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成



