发明专利已授权

一种基于GCN嵌入空间聚类模型的商业区发现方法

📄 申请号：CN202011499260.X 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-12-18

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_9537

IPC 分类号

G06F16_9537 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 , G06Q30_02 , G06Q30_06 , G06Q50_30 ,

技术画像

所属领域

图神经网络图神经网络空间聚类数据挖掘

应用场景

商业区识别, 城市规划, 智慧城市, 商业选址, 地理信息分析

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摘要

一种基于GCN嵌入空间聚类模型的商业区发现方法，包括：1)数据收集：综合考虑多种数据来源，包括地理数据、路网数据和出租车轨迹数据等，经过筛选提取预处理以后，得到实验所需的数据；2)特征提取：应用皮尔逊相关系数分析地区之间的相似性，构造图卷积神经网络所需的边特征和节点特征；3)嵌入空间聚类：在发现城市中的功能区时，综合考虑地理相似性和人类移动性，本发明在图卷积神经网络的嵌入空间使用层次聚类算法；4)候选地区标识：本发明采用高斯核密度估计对地区进行功能评估，结合聚类所得结果，最终确认待选商业区，对于处理类似问题具有出色表现。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20220621

✅ 授权

20210413

?? 实质审查的生效：

20210326

📄 公开

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