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龙图腾网获悉北京科学中心申请的专利基于区域化分析的科学文化传播可行性评估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：CN120833005B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202510949433.X，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于区域化分析的科学文化传播可行性评估系统是由王奕琳;楚娅设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于区域化分析的科学文化传播可行性评估系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于区域化分析的科学文化传播可行性评估系统，通过获取特定区域中初始区域化数据；构建包括地理、时间、文化特征和科学关联度四维特征标签，基于四维特征标签对所述初始区域化数据进行多维度特征提取，基于RoBERTa微调模型对所述特征区域化数据进行情感分析，结合方言敏感词库生成区域语言特征图谱，基于GWR地理加权回归、XGBoost与GNN图神经网络建立区域化混合评估模型；将深度区域化数据输入至区域化混合评估模型中，生成传播潜力热力图和冲突预警指数。充分考虑地理环境、文化语境、时间规律等区域特征的文化传播可能性，提升文化传播的可行性和准确度。

本发明授权基于区域化分析的科学文化传播可行性评估系统在权利要求书中公布了：1.基于区域化分析的科学文化传播可行性评估系统，其特征在于，所述科学文化传播可行性评估系统包括以下模块： 区域化数据获取模块，用于获取特定区域中的科研数据库、社交媒体、开放数据和方言数据，得到区域化数据，对所述区域化数据进行数据预处理，得到初始区域化数据； 多维度特征提取模块，用于构建包括地理、时间、文化特征和科学关联度四维特征标签，基于所述四维特征标签对所述初始区域化数据进行多维度特征提取，得到特征区域化数据； 语言深度分析模块，用于基于RoBERTa微调模型对所述特征区域化数据进行情感分析，结合方言敏感词库生成区域语言特征图谱，得到深度区域化数据； 评估模型建立模块，用于基于GWR地理加权回归、XGBoost与GNN图神经网络建立区域化混合评估模型，引入时空Transformer模型处理具有强时空依赖性的序列数据，得到目标区域化混合评估模型； 可行性评估模块，用于将所述深度区域化数据输入至所述目标区域化混合评估模型中，生成传播潜力热力图和冲突预警指数； 所述多维度特征提取模块包括以下子模块： 空间特征提取子模块，用于构建包括地理、时间、文化特征和科学关联度四维特征标签，基于GIS地理信息系统对所述初始区域化数据进行网格化划分，计算每个网格内的地理属性统计值，生成空间特征矩阵； 时间特征提取子模块，用于对所述初始区域化数据中的时间序列数据进行滑动窗口分析，提取趋势项、周期项和异常点，得到时间特征矩阵； 文化特征提取子模块，用于基于LDA主题模型从所述初始区域化数据提取文化关键词和科学领域关键词，计算词频共现频率及区域特异性指数，得到科学文化特征矩阵； 特征整合子模块，用于将所述空间特征矩阵、时间特征矩阵和科学文化特征矩阵进行整合，得到特征区域化数据； 所述语言深度分析模块包括以下子模块： 情绪识别子模块，用于利用预训练的RoBERTa微调模型对社交媒体文本进行正负情感打分，识别公众对科学话题的情感态度，计算情感强度值，区分轻微关注与强烈情绪表达，得到情绪数据； 语言识别子模块，用于构建区域方言语音识别模型，通过LSTM深度神经网络将方言音频转为文本，得到深度区域化数据； 所述评估模型建立模块包括以下子模块： 权重确定子模块，用于以地理坐标为权重，构建局部回归模型，生成空间权重矩阵； 数据输入子模块，用于输入预处理后的多维特征，利用XGBoost的树模型处理特征间的高阶交互，输出特征重要性排序； 模型建立子模块，用于将每个地理单元视为图节点，节点属性包含时空特征和文化特征，边属性定义为区域间的关联度，通过GCN图卷积操作学习区域间的传播依赖关系，得到区域化混合评估模型。

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