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龙图腾网获悉南京森根科技股份有限公司申请的专利一种群体性行为的预警方法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：CN118394804B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202410272420.9，技术领域涉及：G06F16/2457；该发明授权一种群体性行为的预警方法是由杨铃;余勇;王倩;刘方旭设计研发完成，并于2024-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种群体性行为的预警方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种群体性行为的预警方法，该方法包括：确定群体目标；关联目标所有身份信息；从社会治理数据中关联目标身份信息相关的轨迹类数据；对轨迹类数据进行数据预处理和归一化处理，整理成目标所在点位和时间一一对应的点位数据，完成群体目标的轨迹数据生成；结合社会治理业务背景和同路场景的计算方法，设定计算参数，输入群体同行情况，得到群体目标同路的情况；通过设定评价指标和评价方法，对群体目标的同路情况进行清洗、挖掘和推荐，对推荐出的同路情况进行数据溯源，提高数据处理效率的同时，完成群体目标的群体性行为的精准挖掘和发现，提升数据发现结果的可靠性和可信度，为社会治理业务系统赋能。

本发明授权一种群体性行为的预警方法在权利要求书中公布了：1.一种群体性行为的预警方法，其特征在于，包括以下步骤： S100.明确目标群体，建立目标群体数据库，存储目标群体的初始身份信息； S200.从社会治理数据中关联目标群体的其它身份信息，补充完善目标群体的所有身份信息； S300.根据补充完善的身份信息，从社会治理数据中关联这些身份信息相关的所有能表示目标群体中的目标某时间在某地方的数据，形成标准化后的轨迹类数据； S400.根据同行场景计算方法，结合群体的业务背景，设定参数，完成目标群体中同行情况的计算； S500.根据同路场景计算方法，结合群体的业务背景和S400的结果，设定参数，完成目标群体中同路情况的计算，得到候选群体； S600.根据设定的评价指标和方法，完成候选群体的群体紧密度计算，对候选群体进行评价、排序、推荐； S700.设定业务参数对候选群体中涉及到的目标满足多次同路的情况进行再次判断，进一步筛选满足业务背景的候选群体，得到精准化后的结果群体，完成群体及群体性行为的挖掘； S200中，其它身份信息补充方法为：从社会治理平台大数据中关联所有和初始身份信息相关的身份信息，并结合数据采集、数据来源、数据质量因素，为每一种身份信息的可靠程度预设可信度值； S300中，所述根据补充完善的身份信息，从社会治理数据中关联这些身份信息相关的所有能表示目标群体中的目标某时间在某地方的数据，形成标准化后的轨迹类数据的方法为： S301.为目标群体中的每个目标的每个身份信息，关联社会治理平台大数据中和轨迹相关的所有信息； S302.对每个目标的轨迹信息进行数据清洗和校验，如果一个目标的不同身份信息在相近的时间出现在常规交通工具在该时间内无法达到的距离比较远的地方，则依据预设的不同类型身份信息的可信度值，对可信度比较低的轨迹信息作为脏数据进行丢弃处理； S303.按照目标、时间、地点的方式，形成清洗后的目标轨迹信息； S400中，所述根据同行场景计算方法，结合群体目标业务背景，设定参数，完成群体目标同行情况的计算，包括： S401.根据业务背景，设置时间半径deltaT和空间半径r以及成簇密度n，三个参数； S402.对轨迹信息表进行处理，将数据按时间进行分片； S403.按照滑窗的方式对每个分片中的数据进行处理，计算在时间差deltaT内，满足任意两个目标所在地点的距离在空间半径r内，则认为其满足构成簇类目标的条件；从轨迹数据中找出满足条件的各个簇类目标值； S404.满足条件的各个簇，被认为簇内的目标值在该条件下属于同行关系； S500中，所述根据同路场景计算方法，结合群体目标的业务背景，设定参数，完成目标群体中同路情况的计算，得到候选群体，包括： S501.设定簇间关联个数的参数q，候选群体最少簇的个数η，候选群体中每个目标出现次数占比阈值α； S502.根据同行情况计算出的不同的簇类目标值，计算同一时间分片下，簇与簇之间的重复目标值个数，如果目标值个数大于等于q，则为两个簇建立关联关系； S503.重复以上簇间关联的建立步骤，直到簇间关系稳定，所有能建立关联关系的簇一起，记为簇团的集合； S504.计算簇团中簇的个数，如果满足个数大于等于η，则保留，否则丢弃； S505.计算每个保留的簇团中目标值出现的次数，如果次数大于等于α*簇的个数，则保留，否则丢弃； S506.计算剩余簇团中目标值个数和簇个数，如果剩余目标值个数大于等于q，且簇个数大于等于η，则保留该簇团，记为候选群体； S700中，所述设定参数对候选群体涉及到的目标进行再次判断，包括： S701.设定起始时间，总的时间切片数D，要求满足条件的时间切片数d，和紧密度阈值β； S702.根据起始时间和总的时间切片数筛选轨迹数据； S703.计算所有的候选群体在每个时间切片上的表现，得到每个候选群体在每个时间切片上的紧密度值； S704.计算每个候选群体紧密度值中，紧密度值大于等于β的次数，当次数大于等于d时，候选群体被作为最终目标群体筛选出来，且以紧密度大于等于β的次数降序排序。

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