在道路网络上存在潜在的级联行为。 级联交通模式对于缓解交通和改善城市规划至关重要。 但是，我们可以观察到的是，在不连续的时间间隔内，不同路段上的个别交通状况，而不是路段之间的显式交互作用或传播（例如，A→B）。 此外，来自多个来源的交通以及路段之间的地理空间相关性使得推断模式更具挑战性。 在本文中，我们首先对交通传播中存在的三个方面的影响进行建模，然后提出一种数据驱动的方法，该方法通过最大化观察到的交通数据的可能性来找到级联模式。 因为这等效于子模函数最大化问题，所以我们通过使用具有可证明的近最