公开(公告)号：CN114911889A

公开(公告)日：2022-08-16

申请号：CN202210579569.2

申请日：2022-05-26

Applicant: 北京大学深圳研究生院 ,  哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 仝德 ,  龚咏喜 ,  邱君丽 ,  储君 ,  潘向向 ,  郑红霞 ,  李汉廷 ,  孙裔煜

IPC: G06F16/29 ,  G06N20/00 ,  G06F16/9537

Abstract: 本发明涉及大数据分析处理技术领域，具体涉及基于多源大数据和机器学习的宜居地图推荐方法和装置。该方法包括获取用户个体属性及行为偏好数据，构建行为特征‑宜居偏好映射模型；基于SVM‑GBRT模型算法，在地图软件中构建个性化宜居地图推荐系统；获取新用户信息，提取用户行为特征进行个性化宜居地图推荐，为用户推荐宜居宜业地评估结果。个性化的宜居地图构建与推荐，实现了面向不同用户的个性化宜居评价，融合个体行为特征和主观偏好的迭代演化模型，并实现了宜居评价的个性化和服务对象的多元化，创新了宜居地图服务模式。

公开(公告)号：CN111491261A

公开(公告)日：2020-08-04

申请号：CN202010333431.5

申请日：2020-04-24

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 龚咏喜 ,  王梦晗 ,  金美含 ,  王嘉琪

IPC: H04W4/029 ,  H04W4/024

Abstract: 本发明公开了一种基于智能刷卡数据的个体移动轨迹提取方法，包括步骤：根据智能刷卡数据、公交轨迹数据、公交站点和线路数据计算从第一站点下车到达网格的第一概率、从网格到达第二站点上车的第二概率；根据第一概率和第二概率得到联合概率；根据智能刷卡数据和公交轨迹数据、公交站点和线路数据计算从第一站点下车的数量吸引权、第一站点和第二站点之间的下车距离衰减系数；根据数量吸引权和下车距离衰减系数得到下车吸引权；根据联合概率和下车吸引权得到综合概率。由于智能刷卡数据和相关公交数据对于国内的大小城市都是在采集范围内的，且通过计算联合概率和下车吸引权得到综合概率，从而提取个体移动轨迹，方法适用性高、数据处理难度较低。

公开(公告)号：CN111491261B

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202010333431.5

申请日：2020-04-24

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 龚咏喜 ,  王梦晗 ,  金美含 ,  王嘉琪

IPC: H04W4/029 ,  H04W4/024

Abstract: 本发明公开了一种基于智能刷卡数据的个体移动轨迹提取方法，包括步骤：根据智能刷卡数据、公交轨迹数据、公交站点和线路数据计算从第一站点下车到达网格的第一概率、从网格到达第二站点上车的第二概率；根据第一概率和第二概率得到联合概率；根据智能刷卡数据和公交轨迹数据、公交站点和线路数据计算从第一站点下车的数量吸引权、第一站点和第二站点之间的下车距离衰减系数；根据数量吸引权和下车距离衰减系数得到下车吸引权；根据联合概率和下车吸引权得到综合概率。由于智能刷卡数据和相关公交数据对于国内的大小城市都是在采集范围内的，且通过计算联合概率和下车吸引权得到综合概率，从而提取个体移动轨迹，方法适用性高、数据处理难度较低。

公开(公告)号：CN114579891B

公开(公告)日：2022-07-15

申请号：CN202210478286.9

申请日：2022-05-05

Applicant: 北京大学深圳研究生院 ,  哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 仝德 ,  龚咏喜 ,  龚华 ,  邱君丽 ,  储君 ,  郑红霞 ,  李汉廷 ,  吕婷苗 ,  孙裔煜

IPC: G06F16/9537 ,  G06Q50/16 ,  G06F16/29

Abstract: 本发明提出了一种基于多源大数据的个性化宜居地图推荐方法和装置，通过预先建立的卷积神经网络宜居特征数据网络模型对获取的多源大数据进行分析，获取第一类型数据和第二类型数据，并基于不同的数据类型分别进行处理，以得到满足用户宜居需求的数据源类型，从而根据预先建立的特征‑宜居偏好模型形成宜居地图数据，并能够根据更新的数据进行数据模型的优化，从而实现个性化宜居地图的构建与推荐，使得对城市进行高时空分辨率、连接城市居民客观行为和主观感受、满足个性化需求的宜居评估和多场景规划应用成为可能。

公开(公告)号：CN114579891A

公开(公告)日：2022-06-03

申请号：CN202210478286.9

申请日：2022-05-05

Applicant: 北京大学深圳研究生院 ,  哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 仝德 ,  龚咏喜 ,  龚华 ,  邱君丽 ,  储君 ,  郑红霞 ,  李汉廷 ,  吕婷苗 ,  孙裔煜

IPC: G06F16/9537 ,  G06Q50/16 ,  G06F16/29

Abstract: 本发明提出了一种基于多源大数据的个性化宜居地图推荐方法和装置，通过预先建立的卷积神经网络宜居特征数据网络模型对获取的多源大数据进行分析，获取第一类型数据和第二类型数据，并基于不同的数据类型分别进行处理，以得到满足用户宜居需求的数据源类型，从而根据预先建立的特征‑宜居偏好模型形成宜居地图数据，并能够根据更新的数据进行数据模型的优化，从而实现个性化宜居地图的构建与推荐，使得对城市进行高时空分辨率、连接城市居民客观行为和主观感受、满足个性化需求的宜居评估和多场景规划应用成为可能。