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龙图腾网获悉北京建筑大学申请的专利基于个体移动模式动态超图聚类的群体划分方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119830056B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510023345.7，技术领域涉及：G06F18/2323；该发明授权基于个体移动模式动态超图聚类的群体划分方法及系统是由赵霞;李之红;赵莉;秦伊萌;刘剑锋设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于个体移动模式动态超图聚类的群体划分方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及交通运输信息工程领域，公开了一种基于个体移动模式动态超图聚类的群体划分方法及系统，包括：构建各个时间切片下的个体移动模式特征矩阵；构建各个时间切片下的个体移动模式超图，建模全体时段下个体移动模式之间“多对多”的复杂高阶关联关系；提出基于移动模式的动态超图聚类模型，进行个体关联群体的类别划分；将所提模型运用于一系列实证数据集上进行训练和测试，证实它能取得优于基线模型的良好群体划分性能。

本发明授权基于个体移动模式动态超图聚类的群体划分方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于个体移动模式动态超图聚类的群体划分方法，其特征在于，包括： 获取N位个体的历史出行记录集合，按天为单位对所述集合进行时间维度的切割，得到T个连续时间切片下N位个体的历史出行记录集合，为每位个体提取D维出行特征，构建N位个体的移动模式特征矩阵； 针对任一时间切片，将所述个体视为节点，得到N个节点；个体的邻域群体视为超图的超边，得到N个超边集合，构建各个时间切片下个体移动模式超图； 构建基于移动模式的动态超图聚类模型，即依托Transformer“编码—解码”结构，学习个体移动模式的深层表达式；依托超图卷积网络模型，学习邻域群体移动模式在局部空间的深层表达式；利用注意力机制，融合上述个体及邻域群体移动模式的深度表达式，并利用双向超图卷积网络，捕捉前向时间传播以及后向时间传播交叉作用下的超图拓扑结构变化值，动态更新超图结构，完成模型的训练和测试； 将M位个体的历史出行记录集合输入移动模式动态超图聚类模型中，进行个体关联群体类别划分的实例验证； 所述构建各个时间切片下的个体移动模式超图，包括： 针对任一时间切片，将所述N位个体视为超图的节点，得到个节点；使用欧氏距离度量任意两个个体的移动模式的相似值；连接近邻的两个节点，并将欧式距离的反函数作为对应边权值；根据“欧氏距离越小，移动模式越相似”的原则，确定移动模式最相似的k位个体，构成第个时间切片下的第i个邻域群体； 将所述邻域群体作为超边，得到N条超边集合，构成个体关联群体的初始划分结果，得到第个时间切片下的个体移动模式超图，其中是表达所有个体的节点集合，是表达邻域群体移动模式的超边集合，是表达第个时间切片下N位个体的移动模式特征矩阵，是表达邻域群体重要程度的超边权值集合，是表达个体与群体隶属关系的关联矩阵，,表征了节点和超边的隶属关系。

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