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龙图腾网获悉广东联想懂的通信有限公司申请的专利基于用户出行轨迹的多模态服务策略制定方法、设备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：CN120338561B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510823013.7，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权基于用户出行轨迹的多模态服务策略制定方法、设备是由周利军;高林;邢海洋设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于用户出行轨迹的多模态服务策略制定方法、设备在说明书摘要公布了：本申请涉及智能交通与大数据技术领域，公开了一种基于用户出行轨迹的多模态服务策略制定方法、设备，该方法包括：获取多个用户的用户历史出行数据，基于所述用户历史出行数据构建各用户的用户出行画像，其中，所述用户历史出行数据包括用户历史出行轨迹、用户历史出行时间；获取各用户的用户实时行为数据和城市事件数据，根据各用户的用户实时行为数据和所述用户出行画像确定各用户的用户出行计划数据，并根据所述用户出行计划数据和所述城市事件数据，确定城市中各区域的车辆需求信息；根据各区域的车辆需求信息以及各车辆的实时运行信息，确定各车辆的调度信息，并基于各车辆的调度信息进行车辆调度。

本发明授权基于用户出行轨迹的多模态服务策略制定方法、设备在权利要求书中公布了：1.一种基于用户出行轨迹的多模态服务策略制定方法，其特征在于，包括： 获取多个用户的用户历史出行数据，基于所述用户历史出行数据构建各用户的用户出行画像，其中，所述用户历史出行数据包括用户历史出行轨迹、用户历史出行时间； 获取各用户的用户实时行为数据和城市事件数据，根据各用户的用户实时行为数据和所述用户出行画像确定各用户的用户出行计划数据，并根据所述用户出行计划数据和所述城市事件数据，确定城市中各区域的车辆需求信息； 根据各区域的车辆需求信息以及各车辆的实时运行信息，确定各车辆的调度信息，并基于各车辆的调度信息进行车辆调度； 根据各用户的用户实时行为数据和所述用户出行画像确定各用户的用户出行计划数据，包括：通过短期行为预测模型，根据各用户的用户实时行为数据预测各用户是否有短期内发生的出行意图，并在确定有出行意图时结合所述用户出行画像确定各用户的用户出行计划数据； 所述用户实时行为数据包括用户对应用程序的短时操作数据；通过短期行为预测模型，根据各用户的用户实时行为数据预测各用户是否有短期内发生的出行意图之前，还包括： 多个区域服务器分别获取对应的各历史用户的用户历史行为数据以及对应的出行意图标签，构建训练样本，并将训练样本划分为多组； 中心服务器向各区域服务器发送结构相同的初始短期行为预测模型； 各区域服务器基于各自的训练样本中的一组训练本地的初始短期行为预测模型，确定模型训练对应的梯度和模型参数，各区域服务器将各自的梯度和模型参数发送至中心服务器； 中心服务器对各区域服务器对应的梯度进行梯度聚合得到中心梯度，以及基于各区域服务器对应的梯度计算各区域服务器对应的模型敏感度；并基于所述中心梯度对各区域服务器的模型参数进行迭代更新，基于各区域服务器对应的迭代更新后的模型参数求取全局模型参数，基于各区域服务器对应的模型敏感度分别对全局模型参数添加差分隐私噪声，以获得各区域服务器对应的下一轮模型参数，将下一轮模型参数分别发送至各区域服务器中； 各区域服务器基于接收到的下一轮模型参数对本地的初始短期行为预测模型进行参数更新，并基于各自剩余的训练样本中的一组继续训练本地的初始短期行为预测模型，直到满足模型训练条件为止得到各区域服务器上的所述短期行为预测模型； 其中，通过以下公式进行梯度聚合： ，表示中心梯度，k表示区域服务器的数量，表示第i个区域服务器的历史用户数量，，表示第i个区域服务器的梯度，表示梯度裁剪函数，S表示限制梯度最大范数； 通过以下公式进行差分隐私噪声添加： ，表示第i个区域服务器对应的添加差分隐私噪声后的模型参数，即下一轮模型参数，表示全局模型参数，表示均值为0、协方差矩阵为的高斯噪声，I表示单位矩阵，表示第i个区域服务器对应的模型敏感度，表示第一差分隐私参数，表示第二差分隐私参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东联想懂的通信有限公司，其通讯地址为：511455 广东省广州市南沙区翠樱街1号彩汇中心31栋(B栋)19层1901室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。