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龍圖騰網(wǎng)獲悉濟(jì)南市房產(chǎn)測(cè)繪研究院申請(qǐng)的專利基于時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘的小區(qū)動(dòng)態(tài)畫像生成方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120492985B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510975883.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/24；該發(fā)明授權(quán)基于時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘的小區(qū)動(dòng)態(tài)畫像生成方法及系統(tǒng)是由李春光;王迪;王姣;張軍賢;馬亞敏;江云婷;趙富燕;寧楠楠;李魯鋒;黃孟鳴;孔令淑;馬淑淑設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-16向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘的小區(qū)動(dòng)態(tài)畫像生成方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘的小區(qū)動(dòng)態(tài)畫像生成方法及系統(tǒng)，該方法通過(guò)融合多頻數(shù)據(jù)與群體行為特征，解決現(xiàn)有技術(shù)中數(shù)據(jù)協(xié)同斷層、場(chǎng)景響應(yīng)滯后及群體識(shí)別失準(zhǔn)問(wèn)題。具體包括：對(duì)門禁、車庫(kù)及環(huán)境傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行分層處理，構(gòu)建高頻、中頻、低頻數(shù)據(jù)集；通過(guò)時(shí)效性補(bǔ)償和缺失值填補(bǔ)生成動(dòng)態(tài)權(quán)重分布，同時(shí)結(jié)合移動(dòng)軌跡分析提取群體行為特征；基于數(shù)據(jù)異常檢測(cè)觸發(fā)場(chǎng)景分類機(jī)制，自適應(yīng)調(diào)整權(quán)重參數(shù)；最終融合場(chǎng)景特征與行為模式生成小區(qū)動(dòng)態(tài)畫像，實(shí)現(xiàn)人流分布與資源使用狀態(tài)的實(shí)時(shí)可視化，該方法提升了社區(qū)管理中對(duì)突發(fā)事件的響應(yīng)效率及公共服務(wù)資源配置精度。

本發(fā)明授權(quán)基于時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘的小區(qū)動(dòng)態(tài)畫像生成方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘的小區(qū)動(dòng)態(tài)畫像生成方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：對(duì)待測(cè)小區(qū)的門禁數(shù)據(jù)、車庫(kù)數(shù)據(jù)及環(huán)境傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取和預(yù)處理，生成含有高頻門禁數(shù)據(jù)、中頻環(huán)境數(shù)據(jù)及低頻車庫(kù)數(shù)據(jù)的分層數(shù)據(jù)集； S2：對(duì)所述分層數(shù)據(jù)集進(jìn)行時(shí)效性補(bǔ)償及缺失值填補(bǔ)，并進(jìn)行行為波動(dòng)檢測(cè)及分組處理，生成初始權(quán)重分布數(shù)據(jù)和分組行為特征權(quán)重?cái)?shù)據(jù)； S3：基于所述初始權(quán)重分布數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分布規(guī)律異常檢測(cè)處理，調(diào)用場(chǎng)景分類器識(shí)別分布特征中的特殊事件類型，生成場(chǎng)景分類判定結(jié)果； S4：對(duì)所述場(chǎng)景分類判定結(jié)果和所述初始權(quán)重分布數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)映射及權(quán)重更新處理，生成場(chǎng)景適配權(quán)重組合數(shù)據(jù)； S5：對(duì)所述場(chǎng)景適配權(quán)重組合數(shù)據(jù)和所述分組行為特征權(quán)重?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)性融合處理，構(gòu)建多源融合的針對(duì)性權(quán)重矩陣并基于所述分層數(shù)據(jù)集中的環(huán)境傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空特征加權(quán)整合處理，生成小區(qū)動(dòng)態(tài)畫像，所述小區(qū)動(dòng)態(tài)畫像用于指示小區(qū)內(nèi)人群分布特征和資源使用狀態(tài)。

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