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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院);哈尔滨工业大学申请的专利一种基于空间聚类与语义分析的医疗服务智能推荐方法、系统及存储介质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：CN120809282B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511285665.6，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种基于空间聚类与语义分析的医疗服务智能推荐方法、系统及存储介质是由邹志翀;焦珂设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于空间聚类与语义分析的医疗服务智能推荐方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了基于空间聚类与语义分析的医疗服务智能推荐方法、系统及存储介质，该方法包括：步骤1：汇集多源异构数据；步骤2：对数据进行清洗、对齐和校验；步骤3：结合反映城市空间活动强度的地理空间数据，通过多维动态阈值模型确定聚类参数，并对兴趣点数据进行地理空间聚类；步骤4：针对每一个医疗服务组团，通过混合评估模型，生成量化的组团服务能力分数，并综合评估其配套设施，生成量化的配套设施完善度分数；步骤5：接收用户的医疗服务请求，并通过智能决策树，触发组团内替代或组团间比较逻辑，通过可解释性推荐模块，向用户呈现推荐结果，并以自然语言和可视化方式说明推荐理由。本发明的有益效果是：提升了决策的效率和综合性。

本发明授权一种基于空间聚类与语义分析的医疗服务智能推荐方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于空间聚类与语义分析的医疗服务智能推荐方法，其特征在于，包括： 步骤1，数据的汇集：汇集多源异构数据，包括地图兴趣点数据、地理空间数据、专业医疗数据以及与医疗相关的动态资源数据； 步骤2，数据预处理与质量监控：对所获取的数据进行清洗、对齐和校验，具体如下： a.从多个数据源获取地图兴趣点数据、地理空间数据和专业医疗数据； b.通过多策略实体对齐模块，将不同来源的数据关联至同一医疗实体； c.建立数据质量动态监控机制，用于识别并标记可能过时或错误的数据； 步骤3，医疗服务组团识别：结合反映城市空间活动强度的地理空间数据，通过多维动态阈值模型确定聚类参数，并对兴趣点数据进行地理空间聚类；在每个初步地理簇内部，通过包含语义关系识别技术初判和规则引擎校验的双重语义关系判定模块，识别兴趣点数据间的功能关系，从而构建出医疗服务组团； 步骤4，组团服务能力评估：针对每一个医疗服务组团，通过融合权威评分与数据驱动估计的混合评估模型，生成量化的组团服务能力分数，并综合评估其配套设施，生成量化的配套设施完善度分数； 步骤5，智能推荐决策与呈现：接收用户的医疗服务请求，并通过包含分级替代与意图确认的智能决策树，触发组团内替代或组团间比较逻辑，通过可解释性推荐模块，向用户呈现推荐结果，并以自然语言和可视化方式说明推荐理由; 在步骤b中，多策略实体对齐模块采用综合策略进行实体对齐，所述综合策略结合名称的模糊匹配和地址的地理邻近度，引入辅助信息进行交叉验证； 在步骤c中，通过实时监控数据质量，结合用户反馈与规则引擎，自动标记异常数据并触发修正动作，形成闭环反馈生态；设计容错与降级机制，当实时号源API调用失败时，系统不会中断服务，而是会根据历史数据进行概率性预测，并向用户发出提示; 在步骤3中，还包括： 第一阶段，多维动态参数的地理空间聚类步骤：通过层级算法进行医疗资源多维动态参数的地理空间聚类，采用平均链接算法作为簇间距离的计算方式，识别具内聚性的现实功能区； 第二阶段，双重语义关系判定步骤：包括语义关系识别技术初判和规则引擎校验，利用语义关系识别技术对兴趣点对的关系进行初步的判断，经过硬编码的规则引擎进行校验，获得结构化的医疗服务组团数据对象。

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