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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于OD流向时空语义聚类的居民出行特征分析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：CN116541737B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202310429880.3，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权基于OD流向时空语义聚类的居民出行特征分析方法是由吴升;柯玮文设计研发完成，并于2023-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于OD流向时空语义聚类的居民出行特征分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于OD流向时空语义聚类的居民出行特征分析方法，包括以下步骤：步骤S1:获取出租车OD数据、POI数据和微博签到数据，并定义居民出行目的地区域；步骤S2:计算各个出行目的地区域内的POI访问概率，并基于POI访问概率构建语料库；步骤S3:基于语料库，利用GloVe模型提取出租车OD流向语义；步骤S4:基于OD流向语义，构建OD流向的时空语义相似性度量规则；步骤S5:基于时空语义相似性度量规则改进DBSCAN算法,构建基于密度的OD流向时空语义聚类算法，并根据基于密度的OD流向时空语义聚类算法获取居民出行特征。本发明能够深层次地挖掘居民的出行特征。

本发明授权基于OD流向时空语义聚类的居民出行特征分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于OD流向时空语义聚类的居民出行特征分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1:获取出租车OD数据、POI数据和微博签到数据，并定义居民出行目的地区域；步骤S2:计算各个出行目的地区域内的POI访问概率，并基于POI访问概率构建语料库；步骤S3:基于语料库，利用GloVe模型提取出租车OD流向语义；步骤S4:基于OD流向语义，设计OD流向的时空语义相似性度量规则；步骤S5:构建基于密度的OD流向时空语义聚类算法，并根据基于密度的OD流向时空语义聚类算法获取居民出行特征；所述OD流向的时空语义相似性度量包括OD流向在空间上彼此接近、OD流向的长度和方向相似、OD流向的时间相似、OD流向具有相同的语义，具体如下：aOD流向的空间相似性度量利用目标流向的中点和k-近邻算法筛选出相邻的流向，然后根据下述公式来量化两个流向之间的空间相似关系将doslimit设置为一个随着流向长度变化而改变的参数，定义如下： 其中，minleni,lenj表示流向fi和流向fj中较小的流向长度值，k是一个大于等于2.83的参数；通过计算两个流向OD点之间的距离与参数dislimit的比值R来衡量OD流向之间的相似性 其中，RO和RD分别表示流向fi和fj的O点和D点之间的空间相异度，R的取值范围为0-1，其值越小，fi和fj之间的空间相似性越高；dis表示两点之间的欧几里得距离，simO、simD表示O点和D点之间的相似性；bOD流向的时间相似性度量通过计算两条OD流向的下车点时间间隔来判断两条OD流向在时间上是否相似，并根据以下公式来衡量OD流向之间的时间相似性： 其中，disDti,Dtj表示流向fi和fj的下车时间间隔，timelimit是根据现实条件设置的时间阈值参数，如果disDti,Dtj≤timelimit，则表示流向fi和流向fj在时间上相似；simt表示流向fi和fj的时间相似性；cOD流向的语义相似性度量根据已获取的OD流向语义判断OD流向语义的相似性，其公式如下所示： 其中Si、Sj分别为流向fi和fj的语义，sims表示两条OD流向之间的相似性，如果两条OD流向语义相同，则给sims赋值为1；将以上所得的OD流向时空语义相似性度量参数simO、simD、simt、sims相结合计算OD流向时空语义相似性： 其中，simfi,fj表示流向fi和流向fj之间的时空语义相似性；所述基于密度的OD流向时空语义聚类算法，具体如下：a输入OD流向数据F＝{f1,f2,…,fn}，时间阈值timelimit，距离参数k，密度阈值minpts，半径参数Eps；b计算OD流向的长度，标记所有OD流向为unvisited，通过OD流向的长度和参数k来计算距离阈值dislimit，根据距离阈值来确定OD流向的Eps-邻域；c遍历每一条OD流向及OD流向的Eps-邻域，寻找相似性参数满足条件的流向fi，且Eps-邻域中fi的数量要大于minpts，标记fi为核心流并加入相似性流向类簇ci中，Eps-邻域内的非核心流加入噪声集合ni中；遍历完所有OD流向数据，输出时空语义相似的OD流向类簇C和噪声集合N。

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