辽宁生态工程职业学院吴进获国家专利权
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龙图腾网获悉辽宁生态工程职业学院申请的专利基于图注意力与时序特征融合的时空轨迹相似度计算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：CN120578964B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202510662411.5，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权基于图注意力与时序特征融合的时空轨迹相似度计算方法是由吴进;蒋雨龙;邸柱国;付杨设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于图注意力与时序特征融合的时空轨迹相似度计算方法在说明书摘要公布了：本发明属于时空轨迹数据挖掘技术领域，具体为一种基于图注意力与时序特征融合的时空轨迹相似度计算方法，本发明结合层次分区树，提出多种地图迁移策略，降低跨地图模型训练成本，解决了在实际应用中，跨城市地图场景下模型需要重新训练，训练成本过高的问题。本方案的轨迹表示方法能够融合空间特征，并具备地图泛化能力，提升轨迹分析任务的精准性和适用性。适用于城市交通规划、出行推荐、轨迹聚类与异常检测等场景的基于相似度计算的轨迹表示学习方法。
本发明授权基于图注意力与时序特征融合的时空轨迹相似度计算方法在权利要求书中公布了：1.基于图注意力与时序特征融合的时空轨迹相似度计算方法，其特征在于，包括如下步骤， 步骤1：对轨迹历史数据集的空间部分进行预处理，其中空间部分包括轨迹点位置信息和路网信息；将路网划分为多个子区域，先通过路网信息将轨迹匹配到路段上，生成由路段ID序列表示的路网受限轨迹，再根据路网划分的子分区将路段ID序列表示为分区ID序列； 步骤2：通过轨迹历史数据集以及划分的路网分区结构，计算出子分区之间的转移概率，并建立基于转移概率的轨迹空间表示学习模型，将轨迹分区ID序列输入到该模型中，得到初始空间特征向量； 步骤3：将轨迹历史数据集中的轨迹点采样的时间序列数据，输入到基于RNN的编码器-解码器模型中，得到初始时间特征向量，并将初始空间特征向量与初始时间特征向量进行拼接操作，得到初始时空轨迹特征向量； 步骤4：对轨迹空间表示学习模型和基于RNN的编码器-解码器模型进行训练，通过初始时空轨迹特征向量对模型参数进行训练调优，得到最优模型参数并得到最终时空轨迹特征向量,基于所提取到的最终时空轨迹特征向量，通过轨迹向量间的欧式距离作为轨迹相似度计算的依据。
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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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