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龍圖騰網獲悉杭州電子科技大學上虞科學與工程研究院有限公司申請的專利情感特征一致性驅動的地理空間點數據采樣方法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：CN117312468B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08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：202311110709.2，技術領域涉及：G06F16/29；該發明授權情感特征一致性驅動的地理空間點數據采樣方法是由周志光;張欣隆;楊振東;鄔臻林;呂中嵩;衛博紅;劉玉華設計研發完成，并于2023-08-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本情感特征一致性驅動的地理空間點數據采樣方法在說明書摘要公布了：本發明公開了情感特征一致性驅動的地理空間點數據采樣方法。本發明方法首先對社交媒體數據集使用情感分析模型VADER進行情感分析，得到文本信息所表達的情感值；然后對所有數據項使用凝聚分層方法進行聚類，提取局部區域的情感分布，首先進行預聚類，得到預簇，然后自底向上聚類，得到聚類樹；對所有預簇的數據項進行采樣，保持全局情感分布和局部情感分布；采用回溯平均貢獻值最低的采樣節點方法，盡可能地保留全局情感分布和空間分布。本發明根據情感屬性和數據項的地理位置提取多尺度區域中的情感分布，幫助用戶對大規模帶有地理標簽的社交媒體數據進行地理空間情感分析，在簡化和探索大社交媒體數據方面的具有有效性和實用性。

本發明授權情感特征一致性驅動的地理空間點數據采樣方法在權利要求書中公布了：1.情感特征一致性驅動的地理空間點數據采樣方法，其特征在于： 步驟1獲取開源的社交媒體數據集；社交媒體數據集中每個數據項的屬性包括文本信息、用戶ID、時間、地理坐標； 步驟2對社交媒體數據集的文本信息進行詞干提取后，使用情感分析模型VADER進行情感分析，得到文本信息所表達的情感值； 步驟3對所有數據項使用凝聚分層方法進行聚類，提取局部區域的情感分布； 凝聚分層方法首先進行預聚類，得到預簇，然后自底向上聚類，得到聚類樹； 在預聚類階段，根據核密度和情感值對數據項進行合理聚類，具體方法是： 隨機選擇一個數據項，計算其泊松盤半徑，其中為基于地理坐標的核密度估計計算結果，為設定參數；以數據項地理坐標為圓心，為半徑范圍內的數據項作為一個初始預簇； 對初始預簇內的數據項根據情感值進行篩選，得到預簇； 對于初始預簇內的數據項的情感值，如，則數據項與數據項歸屬為一個預簇，為設定的情感值閾值； 重復上述過程，直到所有的數據項都歸屬于不同的預簇，且每個數據項僅歸屬于一個預簇，得到個預簇； 在自底向上聚類階段，首先根據地理坐標計算兩個預簇之間的相似性：預簇與預簇平均相似度，，；其中和分別為預簇和預簇所包含數據項的數量，和分別數據項和數據項的地理坐標，表示2范數；如果平均相似度大于等于設定相似性閾值則將兩個預簇歸屬為一個一級節點，如果一個預簇與其他任何預簇的平均相似度都小于相似性閾值，則該預簇本身作為一級節點；采用相同方法，對一級節點繼續進行向上聚類，得到二級節點，以此類推，得到一個根節點； 提取各級節點以及根節點所包含預簇的情感分布：計算每個預簇內所有數據項的平均情感值，，得到各級節點以及根節點的情感分布向量，向量中每個維度的元素即為其對應預簇的平均情感值； 步驟4對所有預簇的數據項進行采樣，以保持全局情感分布和局部情感分布； 首先從每個預簇任意選擇一個數據項作為初始樣本，進行第一輪采樣，得到每個初始樣本的情感值的置信區間； 如果一個或多個預簇的置信區間與其他所有預簇的置信區間都不重疊，則停止對這些預簇進行后續采樣，將初始樣本作為這些預簇的采樣樣本，并對剩余預簇進行第二輪采樣，如果一個或多個預簇的置信區間與其他所有預簇的置信區間都不重疊，則停止對這些預簇進行后續采樣，將初始樣本和新增樣本作為這些預簇的采樣樣本，并對剩余預簇進行下一輪采樣，直到所有預簇的置信區間都不重疊，或者剩余預簇內沒有增加樣本則結束采樣，得到所有預簇的采樣樣本； 由此得到采樣后預簇情感分布向量，即一級節點的情感分布向量，向量中每個維度的元素即為其對應預簇的采樣樣本的平均情感值； 步驟5計算每個一級節點的情感分布向量對全局情感分布的貢獻； ；表示第個一級節點的情感分布向量對全局情感分布的貢獻值，，為一級節點數量，，；和分別表示預簇和預簇采樣樣本的平均情感值；為一個判斷函數，則，否則；為另一個判斷函數，則，則； 如果采樣率小于設定的采樣率閾值，為社交媒體數據集的數據項總數，為采樣的數據項數量，則對貢獻值最低的一級節點對應的二級節點所包含的所有預簇進行重新采樣，直至達到設定的采樣率閾值。

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