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龙图腾网获悉北京环境特性研究所申请的专利一种基于知识图谱的轨迹序列建模方法、装置及计算设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116795993B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310010405.2，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种基于知识图谱的轨迹序列建模方法、装置及计算设备是由郭梓甲;翟佳;叶帆;谢晓丹设计研发完成，并于2023-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱的轨迹序列建模方法、装置及计算设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于知识图谱的轨迹序列建模方法、装置及计算设备，该方法包括：获取目标的轨迹数据；对轨迹数据进行知识抽取，得到地理空间信息和空间轨迹信息；根据地理空间信息确定目标所在的空间区域；对空间区域进行离散网格化，得到空间实体；构建知识图谱；针对每个空间实体，均执行：确定与该空间实体存在空间邻接关系的邻接空间实体，并将该空间实体与邻接空间实体进行聚合表达，得到对应该空间实体的语义向量；利用深度学习模型对目标的每个空间实体的语义向量进行序列建模，得到轨迹序列模型。本方案提供的轨迹序列建模方法避免了人工处理带来的错漏和效率低能，且能实现基于空间关系的复杂推理，有利于进行情报综合分析。

本发明授权一种基于知识图谱的轨迹序列建模方法、装置及计算设备在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的轨迹序列建模方法，其特征在于，包括： 获取目标的轨迹数据； 对所述轨迹数据进行知识抽取，得到地理空间信息和空间轨迹信息； 根据所述地理空间信息确定所述目标所在的空间区域； 对所述空间区域进行离散网格化，得到空间实体； 根据所述地理空间信息和所述空间轨迹信息，构建对应所述空间实体的知识图谱； 针对每个所述空间实体，均执行：确定与该空间实体存在空间邻接关系的邻接空间实体，并将该空间实体与所述邻接空间实体进行聚合表达，得到对应该空间实体的语义向量； 利用深度学习模型对所述目标的每个所述空间实体的语义向量进行序列建模，得到基于知识图谱的轨迹序列模型；所述轨迹序列模型的输入为所述目标的语义向量序列，输出为所述目标的事件意图和或预测轨迹；其中，所述语义向量序列为按所述目标的空间轨迹的运动时间依次顺序排列的语义向量； 得到对应该空间实体的语义向量，包括： 将该空间实体与所述邻接空间实体进行聚合表达，得到聚合向量； 获取该空间实体的属性值，对所述属性值进行编码得到实体属性编码向量；其中，所述属性值包括所述目标对应该空间实体时的时间、速度、加速度、方向、起始点和终止点； 获取该空间实体所处的空间位置，采用预设颗粒度对所述空间位置进行向量表达，得到空间特征编码向量；其中，所述预设颗粒度与划分所述空间区域的目标颗粒度不同； 将所述聚合向量、所述实体属性编码向量和所述空间特征编码向量进行拼接，得到所述语义向量。

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