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龍圖騰網(wǎng)獲悉中移(蘇州)軟件技術(shù)有限公司;中國移動通信集團有限公司申請的專利地理功能區(qū)識別方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116244426B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111480343.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/35；該發(fā)明授權(quán)地理功能區(qū)識別方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)是由鄭玉麗;蔡巍巍設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-12-06向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本地理功能區(qū)識別方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請公開了一種地理功能區(qū)識別方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法包括：獲取待識別區(qū)域的道路圖層數(shù)據(jù)和POI數(shù)據(jù)，基于道路圖層數(shù)據(jù)將待識別區(qū)域劃分為多個子區(qū)域，基于POI數(shù)據(jù)之間的空間距離確定符合上下文關(guān)系的POI數(shù)據(jù)對，基于POI數(shù)據(jù)的特征信息生成向量組并作為詞向量訓(xùn)練模型的輸入，得到POI數(shù)據(jù)的詞向量，加權(quán)計算詞向量得到子區(qū)域的分區(qū)向量，對分區(qū)向量進行聚類分析以確定子區(qū)域所屬的功能區(qū)類別。本方案涉及的POI數(shù)據(jù)對選取符合社會經(jīng)濟活動規(guī)律和統(tǒng)計數(shù)據(jù)，根據(jù)POI數(shù)據(jù)對訓(xùn)練得到的詞向量能更好地挖掘POI數(shù)據(jù)的空間分布特征等語義信息，為后續(xù)子區(qū)域功能區(qū)的識別提供支撐。

本發(fā)明授權(quán)地理功能區(qū)識別方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種地理功能區(qū)識別方法，其特征在于，包括： 獲取待識別區(qū)域的道路圖層數(shù)據(jù)和所述待識別區(qū)域內(nèi)的興趣點POI數(shù)據(jù)； 基于所述道路圖層數(shù)據(jù)將所述待識別區(qū)域劃分為至少兩個子區(qū)域； 基于各所述POI數(shù)據(jù)之間的空間距離和距離閾值，確定符合上下文關(guān)系的POI數(shù)據(jù)對； 基于所述POI數(shù)據(jù)的特征信息生成所述POI數(shù)據(jù)對的向量組，所述向量組包括所述POI數(shù)據(jù)對中的兩個POI數(shù)據(jù)各自對應(yīng)的向量； 將各所述向量組輸入詞向量訓(xùn)練模型，學(xué)習(xí)得到各所述POI數(shù)據(jù)的詞向量； 基于所述POI數(shù)據(jù)與所述子區(qū)域的對應(yīng)關(guān)系，加權(quán)計算各所述子區(qū)域內(nèi)的POI數(shù)據(jù)的詞向量，得到各所述子區(qū)域的分區(qū)向量； 基于設(shè)定的聚類數(shù)對所述分區(qū)向量進行聚類分析，并根據(jù)所述聚類分析的聚類簇確定各所述子區(qū)域所屬的功能區(qū)類別； 其中，所述POI數(shù)據(jù)包括：逐級細(xì)分的至少兩級類別，其中，各級類別均為多個；所述方法還包括： 采用語義相似性度量方法，計算至少兩個末級類別之間的語義相似性，得到第一POI類語義相似性序列； 基于所述詞向量訓(xùn)練模型的訓(xùn)練結(jié)果，計算所述符合上下文關(guān)系的POI數(shù)據(jù)對之間的語義相似性，得到第二POI類語義相似性序列； 基于所述第一POI類語義相似性序列加權(quán)計算得到第一語義相似度； 基于所述第二POI類語義相似性序列加權(quán)計算得到第二語義相似度； 基于所述第一語義相似度和第二語義相似度的比較結(jié)果，調(diào)整所述詞向量訓(xùn)練模型的訓(xùn)練參數(shù)，所述訓(xùn)練參數(shù)包括以下至少之一：向量維度和訓(xùn)練輪數(shù)； 其中，所述POI數(shù)據(jù)包括：逐級細(xì)分的至少兩級類別，其中，各級類別均為多個；所述方法還包括： 基于所述聚類分析的聚類簇，計算各所述子區(qū)域內(nèi)各首級類別的POI數(shù)據(jù)的密度數(shù)據(jù)，所述密度數(shù)據(jù)用于反映各首級類別的POI數(shù)據(jù)在所述聚類簇中的密度權(quán)重值； 基于所述聚類分析的聚類簇，計算所述子區(qū)域內(nèi)各首級類別的POI數(shù)據(jù)的富集因子，所述富集因子用于反映各首級類別的POI數(shù)據(jù)在所述聚類簇中的富集程度； 相應(yīng)地，所述根據(jù)所述聚類分析的聚類簇確定各所述子區(qū)域所屬的功能區(qū)類別，包括： 針對各所述子區(qū)域，對所述聚類簇中POI數(shù)據(jù)的數(shù)量與POI數(shù)據(jù)的密度權(quán)重值和或富集因子進行加權(quán)求和，選取求和值最大的聚類簇所屬類別，作為相應(yīng)子區(qū)域所屬的功能區(qū)類別。

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