中芯万业科技有限公司王渊博获国家专利权
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龙图腾网获悉中芯万业科技有限公司申请的专利融合时空数据的客群特征智能聚类挖掘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：CN120634608B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510738837.4，技术领域涉及：G06Q30/0201；该发明授权融合时空数据的客群特征智能聚类挖掘方法及系统是由王渊博;周洋设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本融合时空数据的客群特征智能聚类挖掘方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供融合时空数据的客群特征智能聚类挖掘方法及系统，涉及数据挖掘技术领域，包括获取时空维度数据，计算客群时间与空间相似度矩阵，基于最大化互信息和最小化冗余进行动态加权融合生成时空融合相似度矩阵，构建高阶关联图并利用图神经网络提取特征，计算局部密度与相对距离识别聚类中心，结合相似度阈值确定聚类个数，采用密度可达性原理完成客群划分。本发明能实现客群时空行为特征的智能挖掘，提升客群聚类精度和聚类结果解释性。
本发明授权融合时空数据的客群特征智能聚类挖掘方法及系统在权利要求书中公布了：1.融合时空数据的客群特征智能聚类挖掘方法，其特征在于，包括： 获取目标客群的时间维度行为数据和空间维度位置数据； 基于所述时间维度行为数据和所述空间维度位置数据，分别计算客群的时间相似度矩阵和空间相似度矩阵，所述时间相似度矩阵和所述空间相似度矩阵分别表征不同客群之间的时间维度行为模式和空间维度位置分布的相似程度； 对所述时间相似度矩阵和所述空间相似度矩阵进行动态加权融合，其中融合权重通过最大化互信息和最小化信息冗余的优化目标函数求解得到，生成时空融合相似度矩阵； 基于所述时空融合相似度矩阵，构建客群特征的高阶关联图，通过图神经网络提取客群节点的高阶特征表示，得到融合特征向量； 基于所述融合特征向量计算每个客群样本的局部密度和相对距离，识别密度峰值点作为聚类中心，并结合所述时空融合相似度矩阵中的相似度阈值自适应确定聚类个数； 根据确定的聚类中心和聚类个数，采用密度可达性原理将具有相似时空行为特征的客群划分到对应的聚类簇中，得到客群聚类结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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