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龍圖騰網(wǎng)恭喜中電科大數(shù)據(jù)研究院有限公司;中電科新型智慧城市研究院有限公司申請(qǐng)的專利一種基于時(shí)空數(shù)據(jù)的聚類分析人群的方法、系統(tǒng)及裝置獲國(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：CN119513636B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-30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：202510097821.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2321；該發(fā)明授權(quán)一種基于時(shí)空數(shù)據(jù)的聚類分析人群的方法、系統(tǒng)及裝置是由龔昱鳴;蔡惠民;肖驥;支婷;謝紅韜設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-22向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于時(shí)空數(shù)據(jù)的聚類分析人群的方法、系統(tǒng)及裝置在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于時(shí)空數(shù)據(jù)的聚類分析人群的方法、系統(tǒng)及裝置。本申請(qǐng)方法包括：獲取時(shí)空數(shù)據(jù)；將時(shí)空數(shù)據(jù)進(jìn)行特征處理得到特征數(shù)量，并基于特征數(shù)量構(gòu)建時(shí)空數(shù)據(jù)矩陣；通過(guò)預(yù)設(shè)分析算法對(duì)時(shí)空數(shù)據(jù)矩陣降維得到數(shù)據(jù)矩陣；根據(jù)數(shù)據(jù)矩陣中的預(yù)設(shè)點(diǎn)，計(jì)算以預(yù)設(shè)點(diǎn)為中心的預(yù)設(shè)半徑的體積及半徑內(nèi)的點(diǎn)數(shù)，并基于半徑內(nèi)的點(diǎn)數(shù)和體積計(jì)算得到局部密度；計(jì)算數(shù)據(jù)矩陣中每個(gè)點(diǎn)與最近目標(biāo)點(diǎn)的距離，并基于距離和局部密度選擇目標(biāo)鄰域半徑；基于特征數(shù)量確定數(shù)據(jù)維度，并通過(guò)數(shù)據(jù)維度設(shè)置最小點(diǎn)數(shù)；根據(jù)目標(biāo)領(lǐng)域半徑和最小點(diǎn)數(shù)，通過(guò)密度聚類算法對(duì)數(shù)據(jù)矩陣中每個(gè)點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)記，得到聚類結(jié)果；基于多個(gè)聚類簇分析聚類結(jié)果的特征。

本發(fā)明授權(quán)一種基于時(shí)空數(shù)據(jù)的聚類分析人群的方法、系統(tǒng)及裝置在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于時(shí)空數(shù)據(jù)的聚類分析人群的方法，其特征在于，所述方法包括：獲取時(shí)空數(shù)據(jù)，所述時(shí)空數(shù)據(jù)包括時(shí)間數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)、交通數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)；將所述時(shí)空數(shù)據(jù)進(jìn)行特征處理得到特征數(shù)量，并基于特征數(shù)量構(gòu)建時(shí)空數(shù)據(jù)矩陣；通過(guò)預(yù)設(shè)分析算法對(duì)所述時(shí)空數(shù)據(jù)矩陣降維得到數(shù)據(jù)矩陣；根據(jù)所述數(shù)據(jù)矩陣中的預(yù)設(shè)點(diǎn)，計(jì)算以所述預(yù)設(shè)點(diǎn)為中心的預(yù)設(shè)半徑的體積及半徑內(nèi)的點(diǎn)數(shù)，并基于所述半徑內(nèi)的點(diǎn)數(shù)和所述體積計(jì)算得到局部密度；計(jì)算所述數(shù)據(jù)矩陣中每個(gè)點(diǎn)與最近目標(biāo)點(diǎn)的距離，并基于所述距離和所述局部密度選擇目標(biāo)鄰域半徑；基于所述特征數(shù)量確定數(shù)據(jù)維度，并通過(guò)所述數(shù)據(jù)維度設(shè)置最小點(diǎn)數(shù)；根據(jù)所述目標(biāo)鄰域半徑和所述最小點(diǎn)數(shù)，通過(guò)密度聚類算法對(duì)所述數(shù)據(jù)矩陣中每個(gè)點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)記，得到聚類結(jié)果，所述目標(biāo)鄰域半徑用于定義所述密度聚類算法中鄰域范圍的半徑，所述聚類結(jié)果包含有多個(gè)聚類簇；基于所述多個(gè)聚類簇分析所述聚類結(jié)果的特征。

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