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龍圖騰網獲悉重慶旅游云信息科技有限公司申請的專利一種時空數據驅動的消費行為預測方法及系統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：CN120235646B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202510703143.7，技術領域涉及：G06Q30/0202；該發明授權一種時空數據驅動的消費行為預測方法及系統是由羅銳;蘇耘;陳茜;劉晴;金燦;劉學建設計研發完成，并于2025-05-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種時空數據驅動的消費行為預測方法及系統在說明書摘要公布了：本申請公開了一種時空數據驅動的消費行為預測方法及系統，涉及文旅數智分析技術領域，該方法包括：根據用戶屬性數據、商圈屬性數據和歷史外部事件分別定義用戶節點、商圈節點和事件節點，并結合用戶歷史消費數據和商圈POI數據進行分析以確定相應的用戶?商圈消費邊、商圈?事件影響邊和事件?用戶觸發邊，從而構建異構三元圖；對異構三元圖進行多尺度Motif子圖采樣以提取多粒度子圖，并從多粒度子圖中提取相應用戶節點的多尺度空間特征；進而將二者有機融合為高度表達的時空融合特征，依據該時空融合特征對用戶在不同商圈的商圈消費行為進行預測。由此，大幅提升對用戶的商圈消費行為的預測精度與魯棒性。

本發明授權一種時空數據驅動的消費行為預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種時空數據驅動的消費行為預測方法，其特征在于，應用于消費行為預測管理平臺，所述方法包括： 根據用戶屬性數據、商圈屬性數據和歷史外部事件分別定義用戶節點、商圈節點和事件節點，并結合用戶歷史消費數據和商圈POI數據進行分析以確定相應的用戶-商圈消費邊、商圈-事件影響邊和事件-用戶觸發邊，從而構建異構三元圖； 對所述異構三元圖進行多尺度Motif子圖采樣以提取與所述用戶節點相匹配的多粒度子圖，并計算所述多粒度子圖中用戶節點在各個粒度子圖的空間編碼特征，通過特征加權融合而得到相應用戶節點的多尺度空間特征； 基于時域卷積網絡，提取所述異構三元圖中各個事件節點所分別對應的事件時序沖擊趨勢因子； 獲取對應未來預設時間段的至少一個潛在外部事件，并通過與所述異構三元圖中的各個事件節點進行匹配而確定相應用戶節點的目標事件時序沖擊趨勢因子，將各個所述目標事件時序沖擊趨勢因子和所述多尺度空間特征進行融合而得到相應用戶節點的時空融合特征； 根據多任務深度學習模型處理所述用戶節點的時空融合特征，以輸出相應用戶節點所對應的消費行為預測結果，所述消費行為預測結果用于指示所述用戶節點所對應的用戶在所述未來預設時間段對各個商圈的商圈消費金額和商圈消費頻次； 其中，所述用戶歷史消費數據包含至少一個用戶在各個商圈的歷史消費流水記錄，所述商圈POI數據包含商圈范圍信息、POI分布密度和歷史客流熱力值序列，以及所述歷史外部事件包含以下中的至少一種事件類型：節假日事件、區域性公共消費券事件、商家促銷事件和極端天氣事件； 其中，針對用戶-商圈消費邊的邊權重的計算，包括： ， 式中，為用戶節點與商圈節點之間的用戶-商圈消費邊所對應的邊權重，其用于表達用戶對該商圈的歷史消費強度；表示頻次權重系數，取值范圍為；表示用戶節點在商圈節點內的歷史交易次數總和；表示任意的商圈節點，表示用戶節點在所有商圈節點中的交易次數之和；表示用戶節點在商圈節點的歷史消費金額總和，表示用戶節點在所有商圈的消費金額總和； 針對商圈-事件影響邊的邊權重的計算，包括： ， 式中，為商圈節點與事件節點之間的商圈-事件影響邊所對應的邊權重，其用于表達時效衰減影響系數，以量化事件節點在其整個生效期間對商圈節點的平均時效沖擊強度；表示事件節點的固有影響強度，取值區間為；為時效衰減速率權重，表示事件節點的開始時刻；表示商圈節點在事件生效時間區間內發生交易的所有歷史交易時刻集合，表示集合中交易時刻的總數，表示集合中任意的歷史交易時刻；和分別表示事件節點的生效開始時間和生效終止時間； 針對事件-用戶觸發邊的邊權重的計算，包括： ， 式中，為事件節點與用戶節點之間的事件-用戶觸發邊所對應的邊權重，用以量化用戶節點對事件節點的歷史響應度權重；表示在事件節點的影響期內，用戶節點于該事件相關商圈的實際消費次數，用于反映該用戶對該事件的參與度；表示任意的用戶節點，表示對所有用戶節點統計得到的針對事件節點的最大響應次數。

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