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龙图腾网获悉松立控股集团股份有限公司申请的专利一种基于共享原型空间的同行车辆分析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：CN119760323B 。

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：202510238567.0，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于共享原型空间的同行车辆分析方法是由刘寒松;王永;王国强;刘瑞;董玉超;李贤超设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于共享原型空间的同行车辆分析方法在说明书摘要公布了：本发明属于数据分析技术领域，涉及一种基于共享原型空间的同行车辆分析方法，先收集数据并预处理，再使用特征提取器提取车辆信息，并基于提取到的特征，使用共享原型空间对齐车辆和时空信息，作为对车主习惯的建模，再根据学习到的原型空间，对车主的习惯特征进一步分析，实现更见充分的特征建模和融合，并能更充分的挖掘潜在的行为信息，为习惯相似的车主进行推荐等业务。

本发明授权一种基于共享原型空间的同行车辆分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于共享原型空间的同行车辆分析方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1、数据收集：收集车辆的结构化时空数据，结构化时空数据包括车辆信息、时间信息和空间信息； S2、数据预处理：对结构化时空数据进行预处理，得到车辆特征、时间特征和空间特征； S3、车辆特征提取：将车辆特征和时间特征拼接后输入特征提取器再次提取车辆和时间特征，并使用交叉注意力将时间特征融合到车辆特征，其中特征提取器采用多源特征融合Transformer主干网络，多源特征融合Transformer主干网络包括层，第层包含两个自注意力模块、一个交叉注意力模块和一个FFN层；每层的工作过程如下： 两个自注意力模块用于提取同类特征内子特征之间的交互关系，具体表示为：，，其中、分别为第层的车辆特征和时间特征； 交叉注意力模块用于将时间特征融合到车辆特征中，使用时间特征作为注意力机制的键和值，车辆作为查询，从时间特征中提取到关键特征进行融合，表示为：，，，其中表示线性变换，表示激活函数； FFN层通过多层MLP进一步提取特征，得到该层的输出； 经过层计算后得到最终的车辆特征和时间特征； S4、共享原型空间学习训练：将步骤S3得到的车辆特征嵌入到共享原型空间中，捕获车辆特征和时间特征信息中蕴含的习惯特征，通过将车辆和空间信息与原型特征对齐学习训练； S5、同行车辆分析：根据日期类型进行不同的聚类，为习惯相似的车主进行汽车后市场推荐业务。

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松立控股集团股份有限公司，其通讯地址为：266000 山东省青岛市市南区宁夏路288号软件园6号楼11层；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”。