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龙图腾网获悉科睿特软件集团股份有限公司申请的专利基于游客时空行为图谱的服务工单识别分发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：CN120338366B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510405038.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于游客时空行为图谱的服务工单识别分发方法及系统是由钟浩;廖轩设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于游客时空行为图谱的服务工单识别分发方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于游客时空行为图谱的服务工单识别分发方法及系统，解决了现有景区服务工单包含语音、文字、图片等多种模态信息，因语言的模糊性、多样性以及景区特定术语的存在而难以准确理解用户的真实意图的问题，方法包括结合历史关联数据预构建游客时空行为图谱，时空行为图谱对游客需求数据进行语义理解，基于交互度将个性化服务工单分发对应的最优服务者；本发明结合历史关联数据预构建包含实体抽取模型的游客时空行为图谱，能够更全面地捕捉游客和服务者的时空行为特征，使得时空行为图谱能够对游客需求数据进行精准的语义理解，保证了将个性化服务工单精准分发关联度最高的最优服务者，从而提高服务效率和游客满意度。

本发明授权基于游客时空行为图谱的服务工单识别分发方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于游客时空行为图谱的服务工单识别分发方法，其特征在于，包括： 爬取与游客时空行为关联的历史关联数据，结合历史关联数据预构建游客时空行为图谱； 实时采集多源异构的游客需求数据，时空行为图谱基于高级统计函数对游客需求数据进行语义理解，触发服务工单生成指令，响应于生成指令，生成个性化服务工单； 加载个性化服务工单，基于预训练的实体抽取模型提取工单优先级、用户标签、工单信息特征并加权融合，得到融合特征集，实体抽取模型遍历时空行为图谱，得到基于融合特征集的用户服务者交互矩阵、用户关联者交互矩阵、服务关联者交互矩阵，对交互矩阵加权组合得到入度交互性矩阵； 将入度交互性矩阵输入实体抽取模型，基于蚁群优化算法、模糊聚类分析入度交互性矩阵对应个性化服务工单与服务者交互度，基于交互度将个性化服务工单分发对应的最优服务者； 所述结合历史关联数据预构建时空行为图谱的方法，包括： 基于用户时空行为、服务者时空行为、人员交互行为、人员预测行为四个维度定义图谱的模式层，以四个维度作为模式层本体，指导图谱数据层的构建； 采用Scrapy爬虫框架爬取多源异构的历史关联数据，抽取历史关联数据实体、实体属性、实体关系，对历史关联数据预处理，其中，历史关联数据包括用户位置数据、时间数据、行为数据、外部数据、用户姓名、性别、年龄、学历、家庭住址、历史需求数据、目的地信息； 预构建实体抽取模型，采用历史关联数据对实体抽取模型迭代训练，输出收敛的实体抽取模型； 加载预处理后的历史关联数据，基于实体抽取模型抽取历史关联数据的实体特征属性，调取CEA集成算法从用户时空行为、服务者时空行为、人员交互行为角度对实体特征属性赋权； 将历史关联数据的实体特征值与属性权重值关联，得到实体特征属性的用户时空行为权重矩阵、服务者时空行为权重矩阵、人员交互行为权重矩阵； 基于Tanimoto系数计算用户时空行为权重矩阵、服务者时空行为权重矩阵、人员交互行为权重矩阵中实体特征属性的预测行为影响权重； 预设预测权重阈值，基于预测权重阈值抽取时空行为权重矩阵、服务者时空行为权重矩阵、人员交互行为权重矩阵的实体特征值、属性权重值，得到基于用户时空行为、服务者时空行为、人员交互行为的人员预测行为矩阵； 加载用户时空行为权重矩阵、服务者时空行为权重矩阵、人员交互行为权重矩阵、人员预测行为矩阵，采用LOADCSV命令将矩阵中的数据转换为知识图谱数据层的三元组形式，将数据以图的形式存储并利用Neo4j可视化呈现，完成时空行为图谱的构建； 其中，预测行为影响权重通过以下公式计算： （1） （2） （3） （4） 其中，表示实体特征属性的预测行为影响权重，分别为实体特征属性在用户时空行为权重矩阵、服务者时空行为权重矩阵、人员交互行为权重矩阵中的实体特征值，分别为实体特征属性的属性权重值，表示用户时空行为权重矩阵、服务者时空行为权重矩阵、人员交互行为权重矩阵的Tanimoto系数，表示实体特征属性在用户时空行为权重矩阵、服务者时空行为权重矩阵、人员交互行为权重矩阵中的嵌入向量，表示实体特征数量，表示用户与服务者交互度值，，分别表示用户时空行为权重矩阵、服务者时空行为权重矩阵、人员交互行为权重矩阵中交互用户、服务者的实体特征数量，表示矩阵交集，表示矩阵并集。

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