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龙图腾网获悉安徽农业大学申请的专利一种顾及拓扑数据分析的时序多层地理流聚类识别方法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：CN115357811B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202211013111.7，技术领域涉及：G06F16/9537；该发明授权一种顾及拓扑数据分析的时序多层地理流聚类识别方法是由李军利;涂有军;张韩;王雅楠;周成;邢文文;王伟印设计研发完成，并于2022-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种顾及拓扑数据分析的时序多层地理流聚类识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于数据挖掘技术领域，具体涉及一种顾及拓扑数据分析的时序多层地理流聚类识别方法，包括如下步骤：S1、时序地理流构建；S2、地理流降维；S3、地理流聚类识别。本发明提出了一种顾及拓扑数据分析的时序多层地理流聚类识别方法，这种全新的地理时空分析方法可识别多层地理流聚类；为了将多层时序地理流进行聚类，发明人将拓扑数据分析的多透镜工具引入到方法持久性图中，计算每个持久性图之间的Wasserstein距离从而将不同时序的多层地理流进行聚类，生动地描绘了它们的动态相互作用，丰富对城市空间动态组织的研究；其实验结果可以为可持续城市管理提供决策支持。

本发明授权一种顾及拓扑数据分析的时序多层地理流聚类识别方法在权利要求书中公布了：1.一种顾及拓扑数据分析的时序多层地理流聚类识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、时序地理流构建 下载对象城市的轨迹数据，使用python中的TransBigData库将下载的轨迹数据转换为研究所需要的OD流数据，建立交通时序多层网，再使用ArcGIS创建格网对OD流进行分割，将OD点落在相同两个格网的流的数量作为格网之间的权重值，构建一个以格网为节点的地理流权重网络； S2、地理流降维 使用网络嵌入中的deepwalk算法，将得到的地理流权重网络运用随机游走模型将不同时间段权重网络嵌入成点云数据，在此基础上，计算每一层网络节点的序列并从时间相关的多层网络中检测动态城市移动社区； deepwalk算法分为随机游走和生成表示向量两个部分；首先利用随机游走算法从图中提取一些顶点序列，然后借助自然语言处理的思路，将生成的顶点序列看作由单词组成的句子，所有的序列看作一个大的语料库，最后利用自然语言处理工具word2vec将每一个顶点表示为一个维度为d的向量； deepwalk算法具体包括以下步骤： 1将ArcGIS创建的格网进行编号，把每一个格网看作是一个网络节点，生成随机游走序列的算法，其算法理解为输入起始点和路径长度，生成随机游走节点序列，再汇总邻接节点，从邻接节点中随机选择下一个节点； 2将每个节点作为起始点生成随机游走序列，训练deepwalk算法中的word2vec模型将每一层网络嵌入成点云数据，再使用主成分分析进行降维可视化并保存嵌入生成的点云数据； S3、地理流聚类识别 将得到的点云数据使用python中的gudhi包生成相应的持久性图，并计算每一层网络的Wasserstein距离，再使用此距离进行地理流聚类识别。

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