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龍圖騰網獲悉北京航空航天大學申請的專利基于上下文學習的城市POI分布預測方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120216789B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510695227.0，技術領域涉及：G06F16/9537；該發(fā)明授權基于上下文學習的城市POI分布預測方法是由諸彤宇;陳雨鷗;孫磊磊;張瑞星;盛浩;呂衛(wèi)鋒設計研發(fā)完成，并于2025-05-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于上下文學習的城市POI分布預測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提出一種基于上下文學習的城市POI分布預測方法，屬于移動通信與時空數據挖掘領域，包括：S1：將用戶信令數據和POI數據輸入基于上下文學習的掩碼模型，得到掩碼序列；S2：使用掩碼序列對城市POI分布預測編碼器進行訓練和微調，提取掩碼序列中的語義信息，得到每個區(qū)域含有某種類型POI的置信概率；S3：將少量區(qū)域所包含已知POI類型的數據進行編碼，得到待預測的掩碼序列，并輸入訓練好的城市POI分布預測編碼器，并結合該類型POI初始先驗概率與模型輸出的置信概率得到后驗概率，確定最終每個區(qū)域是否包含該類型POI。本發(fā)明方法無需額外訓練或微調，適用于不同類別的區(qū)域POI預測任務，提高了預測效率。

本發(fā)明授權基于上下文學習的城市POI分布預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于上下文學習的城市POI分布預測方法，其特征在于，包括： 步驟S1：將用戶信令數據和POI數據輸入基于上下文學習的掩碼模型，得到掩碼序列，具體包括： 步驟S11：將城市劃分為多個1km1km的區(qū)域； 步驟S12：獲取用戶信令數據，包括：起始經度、起始緯度、終止經度、終止緯度、出發(fā)時間、到達時間；根據所述用戶信令數據計算OD數據：計算每個區(qū)域在某個時間段內人員流入量，即OD量=時間段的人員數量-時間段的人員數量； 步驟S13：獲取POI數據，包括：POI類別、經度、緯度；根據POI類別、經度、緯度，計算出不同區(qū)域的各個類別的POI數量； 步驟S14：將所述POI數據和所述OD數據輸入掩碼模型，按照預定義的分布進行分位數劃分，將其轉換為對應的01矩陣集合H，其中，矩陣集合H中的每個矩陣是一個NM的矩陣，NM對應每個城市的區(qū)域網格，矩陣中的01值代表是否屬于某一分布； 步驟S15：在H中每個矩陣隨機選取其中的一部分數據的真值作掩碼處理，得到掩碼矩陣集合，對進行展平，得到一維的掩碼序列，包括POI掩碼序列和OD掩碼序列； 步驟S2：使用所述掩碼序列對城市POI分布預測編碼器進行訓練和微調，提取所述掩碼序列中的語義信息，得到每個區(qū)域含有某種類型POI的置信概率； 步驟S3：將少量區(qū)域所包含已知POI類型的數據進行編碼，得到待預測的掩碼序列，并輸入訓練好的城市POI分布預測編碼器，并結合該類型POI初始先驗概率與模型輸出的置信概率得到后驗概率，確定最終每個區(qū)域是否包含該類型POI。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京航空航天大學，其通訊地址為：100191 北京市海淀區(qū)學院路37號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。