城市交叉口交通环境复杂,安全风险相对较高,而交通违法行为是影响交叉口安全与秩序的重要因素,因此,研究交叉口交通违法行为产生的安全风险对于提升城市道路交通安全水平有重要意义。随着城市智能化发展与智能交通管理平台建设,城市信号交叉口违法行为自动抓拍功能逐渐完善,交通违法数据日益丰富。但目前国内对交通违法行为的研究工作尚处于起步阶段,缺乏深层次的数据挖掘处理,对交通违法数据的利用率不够,对交通违法行为的安全风险研究不足,对交通安全管理工作的指导意义不强。本文以城市信号交叉口交通违法、交叉口流量、事故警情等数据为基础,探究城市信号交叉口交通违法行为安全风险。本文对交通违法数据、交通流量数据、事故警情数据进行地名编码、数据筛选、数据清理、格式变换等预处理操作;针对城市事故警情报告特征,提出基于语义分析模型的事故严重程度分级方法,按照定义分类数目、文本数据预处理、基于隐马尔可夫链(HMM)分词、特征词选择与权重设置、基于决策树构造分类器等一系列流程构建事故分级模型,并阐述模型精度评价方法,通过事故分级模型获取事故严重程度信息,为以事故损失期望值评估交通违法行为安全风险奠定数据基础;定义交通违法行为异常高发交叉口,分析交叉口流量分布特征,构建交叉口交通违法量与交通流量的回归模型,提出交通违法行为异常高发交叉口甄别方法;明确交叉口安全影响范围,结合交通违法行为异常高发交叉口甄别结果与事故等级划分结果,以违法异常高发交叉口为关联点建立违法类型与事故等级数据联系,通过对应分析方法研究具体交通违法行为与事故等级之间的相关性,从而实现交叉口交通违法行为的安全风险分析。本文选取苏州市吴江区交通安全管理数据进行实例分析,验证了基于语义分析模型的事故分级方法的有效性;对三类主要交通违法行为异常高发的交叉口进行甄别,对三类违法行为安全风险进行评估,结果表明驾驶机动车违反道路交通信号灯通行的违法行为产生的安全风险相对较高,通过交叉口遇停止信号时停在停止线或交叉口以内的违法行为产生的安全风险次之,机动车通过有灯控交叉口时不按所需行进方向驶入导向车道的违法行为产生的安全风险最低。研究成果可为吴江区交通安全管理工作提供城市信号交叉口高风险交通违法行为类型及其异常高发交叉口,明确城市道路交通治理对象及区域,为有效提升道路交通安全水平指明方向。