| Title | 一种出行目的推断方法及终端 |
| Author | |
| First Inventor | 宋轩
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| Original applicant | 南方科技大学
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| First applicant | 南方科技大学
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| Address of First applicant | 518000 广东省深圳市南山区桃源街道学苑大道1088号
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| Current applicant | 南方科技大学
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| Address of Current applicant | 518000 广东省深圳市南山区桃源街道学苑大道1088号 (广东,深圳,南山区)
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| First Current Applicant | 南方科技大学
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| Address of First Current Applicant | 518000 广东省深圳市南山区桃源街道学苑大道1088号 (广东,深圳,南山区)
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| Application Number | CN202310738026.5
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| Application Date | 2023-06-21
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| Open (Notice) Number | CN116484953B
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| Date Available | 2023-09-12
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| Publication Years | 2023-09-12
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| Status of Patent | 授权
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| Legal Date | 2023-09-12
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| Subtype | 授权发明
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| SUSTech Authorship | First
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| Abstract | 本发明公开一种出行目的推断方法及终端，提取与获取的轨迹数据对应的时间特征和空间兴趣点特征，将轨迹数据的起点位置、终点位置、时间特征和空间兴趣点特征输入至嵌入表示学习模型，输出与轨迹数据对应的低维向量表示，将低维向量表示输入至神经主题模型，使用无监督学习方法进行模型训练，得到训练完成的神经主题模型，使用训练完成的神经主题模型对待推断轨迹数据进行出行目的推断，通过结合轨迹数据与地图兴趣点数据，增强了出现目的推断的可解释性和合理性，结合嵌入表示学习和无监督学习完成模型训练，提高了模型的鲁棒性和泛化能力，且无需依赖数据标签，考虑到了不同出行场景和需求的影响，从而有效、准确地推断出行目的。 |
| Other Abstract | 本发明公开一种出行目的推断方法及终端，提取与获取的轨迹数据对应的时间特征和空间兴趣点特征，将轨迹数据的起点位置、终点位置、时间特征和空间兴趣点特征输入至嵌入表示学习模型，输出与轨迹数据对应的低维向量表示，将低维向量表示输入至神经主题模型，使用无监督学习方法进行模型训练，得到训练完成的神经主题模型，使用训练完成的神经主题模型对待推断轨迹数据进行出行目的推断，通过结合轨迹数据与地图兴趣点数据，增强了出现目的推断的可解释性和合理性，结合嵌入表示学习和无监督学习完成模型训练，提高了模型的鲁棒性和泛化能力，且无需依赖数据标签，考虑到了不同出行场景和需求的影响，从而有效、准确地推断出行目的。 |
| CPC Classification Number | Y02T10/40
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| IPC Classification Number | G06N5/04
; G06N3/0455
; G06N3/088
; G06F16/29
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| INPADOC Legal Status | （ENTRY INTO FORCE OF REQUEST FOR SUBSTANTIVE EXAMINATION）[2023-08-11][CN]
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| INPADOC Patent Family Count | 1
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| Extended Patent Family Count | 1
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| Priority date | 2023-06-21
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| Patent Agent | 林栋
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| Agency | 深圳市博锐专利事务所
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| URL | [Source Record] |
| Data Source | PatSnap
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| Document Type | Patent |
| Identifier | http://kc.sustech.edu.cn/handle/2SGJ60CL/563422 |
| Department | Department of Computer Science and Engineering 工学院_斯发基斯可信自主研究院 |
| Recommended Citation GB/T 7714 |
宋轩,张家祺,范子沛,等. 一种出行目的推断方法及终端[P]. 2023-09-12.
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