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龍圖騰網(wǎng)獲悉武漢大學(xué)申請的專利一種考慮人群移動日節(jié)律的動態(tài)社區(qū)檢測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116152003B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15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?zhí)?專利號為：202211664034.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q50/00；該發(fā)明授權(quán)一種考慮人群移動日節(jié)律的動態(tài)社區(qū)檢測方法及系統(tǒng)是由陳碧宇;趙雨慧;符晨曦設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-12-23向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種考慮人群移動日節(jié)律的動態(tài)社區(qū)檢測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種考慮人群移動日節(jié)律的動態(tài)社區(qū)檢測方法及系統(tǒng)，首先通過原始移動大數(shù)據(jù)，按預(yù)設(shè)時(shí)間窗口生成起始點(diǎn)?目的地網(wǎng)絡(luò)快照的時(shí)序集合作為動態(tài)人群移動網(wǎng)絡(luò)；然后進(jìn)行每個(gè)時(shí)間間隔上的靜態(tài)社區(qū)探測，獲得時(shí)間間隔的社區(qū)結(jié)構(gòu)的時(shí)序集合；接著整合社區(qū)結(jié)構(gòu)的時(shí)序集合的信息，得到共識網(wǎng)絡(luò)，記錄社區(qū)成員關(guān)系的連接強(qiáng)度屬性；最后檢測得到共識社區(qū)結(jié)構(gòu)，增加時(shí)間維度生成最終的動態(tài)社區(qū)結(jié)構(gòu)。本發(fā)明創(chuàng)造性地提出了利用共識聚類技術(shù)整合一天內(nèi)的所有人群移動數(shù)據(jù)，得到魯棒的網(wǎng)絡(luò)社區(qū)結(jié)構(gòu)的方法。本發(fā)明能夠?yàn)槌鞘幸?guī)劃領(lǐng)域提供量化的數(shù)據(jù)支持。本發(fā)明結(jié)果的一致性要顯著優(yōu)于現(xiàn)有的“二階段”動態(tài)社區(qū)探測法，具有推廣應(yīng)用前景。

本發(fā)明授權(quán)一種考慮人群移動日節(jié)律的動態(tài)社區(qū)檢測方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種考慮人群移動日節(jié)律的動態(tài)社區(qū)檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：通過原始移動大數(shù)據(jù)，按預(yù)設(shè)時(shí)間窗口生成起始點(diǎn)-目的地網(wǎng)絡(luò)快照的時(shí)序集合G＝{G1,…,Gt,…,Gτ}，作為動態(tài)人群移動網(wǎng)絡(luò)； 給定時(shí)間間隔Δ，則一天分為離散時(shí)間間隔{Δ,…,tΔ,…τΔ}，τ＝24Δ；在第t個(gè)時(shí)間間隔上的每個(gè)圖Gt為有向加權(quán)圖Gt＝Vt,Et，其中Vt是節(jié)點(diǎn)的集合，Et是第t個(gè)時(shí)間間隔上的邊的集合；每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)地理位置，每條邊表示從原始節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的有向移動，并具有權(quán)重屬性作為第t個(gè)時(shí)間間隔內(nèi)的統(tǒng)計(jì)出行人次；其中，時(shí)間間隔稱為快照； 步驟2：進(jìn)行每個(gè)時(shí)間間隔上的靜態(tài)社區(qū)探測，獲得時(shí)間間隔的社區(qū)結(jié)構(gòu)的時(shí)序集合； 步驟3：基于共識聚類方法，整合社區(qū)結(jié)構(gòu)的時(shí)序集合的信息，得到共識網(wǎng)絡(luò)，記錄社區(qū)成員關(guān)系的連接強(qiáng)度屬性； 其中，對于每個(gè)被檢測到的社區(qū)通過在同一社區(qū)內(nèi)任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間連接一條無向邊來構(gòu)造一個(gè)社區(qū)成員關(guān)系圖；在構(gòu)建所有時(shí)間間隔的所有社區(qū)成員關(guān)系圖后，將其投影到地理空間上，形成共識網(wǎng)絡(luò)，表示為Gc＝VC,EC，Gc是一個(gè)無向加權(quán)圖，其中是所有社區(qū)內(nèi)所有節(jié)點(diǎn)的并集EC是所有社區(qū)成員圖中所有時(shí)間間隔中所有邊的并集；邊的權(quán)值用表示，定義為： 其中為二元指標(biāo)，表示節(jié)點(diǎn)和都在社區(qū)中，否則 表示節(jié)點(diǎn)和都在社區(qū)中的時(shí)間間隔個(gè)數(shù)，并由時(shí)間間隔的總數(shù)τ歸一化； 步驟4：在共識網(wǎng)絡(luò)上應(yīng)用靜態(tài)社區(qū)檢測方法，得到共識社區(qū)結(jié)構(gòu)，增加時(shí)間維度生成最終的動態(tài)社區(qū)結(jié)構(gòu)； 步驟5：在動態(tài)社區(qū)結(jié)構(gòu)上提取演化模式，應(yīng)用聚類算法得到模式分類。

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