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龍圖騰網獲悉廣東聯想懂的通信有限公司申請的專利基于用戶出行軌跡的多模態服務策略制定方法、設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120338561B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510823013.7，技術領域涉及：G06Q10/0637；該發明授權基于用戶出行軌跡的多模態服務策略制定方法、設備是由周利軍;高林;邢海洋設計研發完成，并于2025-06-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于用戶出行軌跡的多模態服務策略制定方法、設備在說明書摘要公布了：本申請涉及智能交通與大數據技術領域，公開了一種基于用戶出行軌跡的多模態服務策略制定方法、設備，該方法包括：獲取多個用戶的用戶歷史出行數據，基于所述用戶歷史出行數據構建各用戶的用戶出行畫像，其中，所述用戶歷史出行數據包括用戶歷史出行軌跡、用戶歷史出行時間；獲取各用戶的用戶實時行為數據和城市事件數據，根據各用戶的用戶實時行為數據和所述用戶出行畫像確定各用戶的用戶出行計劃數據，并根據所述用戶出行計劃數據和所述城市事件數據，確定城市中各區域的車輛需求信息；根據各區域的車輛需求信息以及各車輛的實時運行信息，確定各車輛的調度信息，并基于各車輛的調度信息進行車輛調度。

本發明授權基于用戶出行軌跡的多模態服務策略制定方法、設備在權利要求書中公布了：1.一種基于用戶出行軌跡的多模態服務策略制定方法，其特征在于，包括： 獲取多個用戶的用戶歷史出行數據，基于所述用戶歷史出行數據構建各用戶的用戶出行畫像，其中，所述用戶歷史出行數據包括用戶歷史出行軌跡、用戶歷史出行時間； 獲取各用戶的用戶實時行為數據和城市事件數據，根據各用戶的用戶實時行為數據和所述用戶出行畫像確定各用戶的用戶出行計劃數據，并根據所述用戶出行計劃數據和所述城市事件數據，確定城市中各區域的車輛需求信息； 根據各區域的車輛需求信息以及各車輛的實時運行信息，確定各車輛的調度信息，并基于各車輛的調度信息進行車輛調度； 根據各用戶的用戶實時行為數據和所述用戶出行畫像確定各用戶的用戶出行計劃數據，包括：通過短期行為預測模型，根據各用戶的用戶實時行為數據預測各用戶是否有短期內發生的出行意圖，并在確定有出行意圖時結合所述用戶出行畫像確定各用戶的用戶出行計劃數據； 所述用戶實時行為數據包括用戶對應用程序的短時操作數據；通過短期行為預測模型，根據各用戶的用戶實時行為數據預測各用戶是否有短期內發生的出行意圖之前，還包括： 多個區域服務器分別獲取對應的各歷史用戶的用戶歷史行為數據以及對應的出行意圖標簽，構建訓練樣本，并將訓練樣本劃分為多組； 中心服務器向各區域服務器發送結構相同的初始短期行為預測模型； 各區域服務器基于各自的訓練樣本中的一組訓練本地的初始短期行為預測模型，確定模型訓練對應的梯度和模型參數，各區域服務器將各自的梯度和模型參數發送至中心服務器； 中心服務器對各區域服務器對應的梯度進行梯度聚合得到中心梯度，以及基于各區域服務器對應的梯度計算各區域服務器對應的模型敏感度；并基于所述中心梯度對各區域服務器的模型參數進行迭代更新，基于各區域服務器對應的迭代更新后的模型參數求取全局模型參數，基于各區域服務器對應的模型敏感度分別對全局模型參數添加差分隱私噪聲，以獲得各區域服務器對應的下一輪模型參數，將下一輪模型參數分別發送至各區域服務器中； 各區域服務器基于接收到的下一輪模型參數對本地的初始短期行為預測模型進行參數更新，并基于各自剩余的訓練樣本中的一組繼續訓練本地的初始短期行為預測模型，直到滿足模型訓練條件為止得到各區域服務器上的所述短期行為預測模型； 其中，通過以下公式進行梯度聚合： ，表示中心梯度，k表示區域服務器的數量，表示第i個區域服務器的歷史用戶數量，，表示第i個區域服務器的梯度，表示梯度裁剪函數，S表示限制梯度最大范數； 通過以下公式進行差分隱私噪聲添加： ，表示第i個區域服務器對應的添加差分隱私噪聲后的模型參數，即下一輪模型參數，表示全局模型參數，表示均值為0、協方差矩陣為的高斯噪聲，I表示單位矩陣，表示第i個區域服務器對應的模型敏感度，表示第一差分隱私參數，表示第二差分隱私參數。

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