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龙图腾网获悉腾讯烟台新工科研究院;烟台市大数据中心申请的专利基于时空大数据的学位供需的动态感知方法及系统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：CN120876184B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511403681.0，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权基于时空大数据的学位供需的动态感知方法及系统是由徐永龙;王德建;孙航;孙浩荃;王珏;姜云鹤;段瑛琛;李高健;胡晓磊;王依扬设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空大数据的学位供需的动态感知方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及信息检索技术领域，具体为基于时空大数据的学位供需的动态感知方法及系统，包括以下步骤：获取来源地与目标院校路径长度，筛选迁移方向稳定标签，识别趋势一致区域，评估局部转移容量，融合高频路径区域，提取行为轨迹数据，序列比对关联节点，生成预测链条空间偏移标记集。本发明中，通过处理招生信息与人口迁移趋势，构建路径长度过滤与方向段重复机制，有效区分出具备稳定迁移特征的空间标签单元，结合连续方向一致性所反映的变化趋势，精准锁定供需迁移起源区域，通过邻域容量比例与路径交汇频次的统计手段强化空间聚合判断，提升空间预测结构的敏感性与动态响应能力，实现多时空维度下供需变化趋势的主动感知与干预提示。

本发明授权基于时空大数据的学位供需的动态感知方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于时空大数据的学位供需的动态感知方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取学生来源地定位点、目标院校坐标与招生年份编号，计算来源地与目标院校之间的空间路径长度值，筛选路径长度位于可接受范围内的标签单元，生成迁移稳定标签列表； S2：调用所述迁移稳定标签列表中，获取相邻单元的录取人数变化方向，对连续出现一致方向的单元进行标识，将边界处趋势一致的单元编号作为供需迁移的起源区域，生成空间预测起点单元集； S3：调用所述空间预测起点单元集，采集周围两层网格内的学生容纳数量与招生录取数据，计算局部范围内的可转移容量在整体容量中的比例，记录区域内人口迁移动向，生成预测供需聚合结构块； S4：基于所述预测供需聚合结构块中空间单元的地理编号与时间记录，提取对应的招生人数、迁移方向轨迹与教育接纳数量信息，按照时间顺序记录每项数据调用的类型与起止时间，识别连续数据的读取轨迹，生成预测变量时间行为线索图； 所述方法还包括S5步骤： S5：调用所述预测变量时间行为线索图，依照预测变量调用顺序对关联关系与时间间隔进行序列比对，筛出顺序断裂或时间前后冲突的节点编号，将编号映射到所述预测供需聚合结构块中对应的空间单元并进行打标，生成预测链条空间偏移标记集； 所述预测链条空间偏移标记集包括偏移节点编号、冲突时间间隔、空间位置标签； 所述迁移稳定标签列表的获取步骤具体为： S111：获取学生来源地定位点、目标院校坐标与招生年份编号，计算学生来源地与对应目标院校之间的空间路径长度值，判断是否小于路径长度筛选阈值，筛选后提取满足条件的标签单元编号，得到路径筛选标签编号集； S112：调用所述路径筛选标签编号集，获取在连续三个招生年份中对应来源地坐标，比较连续年份来源地坐标间的经纬度变化方向，统计标签单元来源地在三年内迁移方向变化的一致性，生成迁移方向一致标签清单； S113：调用所述迁移方向一致标签清单，对标签单元编号统计连续年份中来源地迁移方向段是否一致，将连续方向一致次数超过设定方向重复阈值的标签编号记录为稳定单元编号，计算标签单元的方向重复趋势度，根据方向重复趋势度超过方向重复阈值的情况，获取迁移稳定标签列表； 所述空间预测起点单元集的获取步骤具体为： S211：调用所述迁移稳定标签列表中单元的录取人数数据，依次选取相邻单元构建对比组合，结合每对相邻单元的录取人数值执行差值计算，通过比较后一单元录取人数值与前一单元的差异方向，判断组合内录取人数变动趋势方向，生成录取人数变化趋势方向值； S212：基于所述录取人数变化趋势方向值，构建连续趋势判断序列，调用单元趋势方向，识别连续出现同一趋势方向的相邻单元组合，对满足连续趋势方向一致条件的组合进行编号标记，生成连续趋势编号单元序列； S213：根据所述连续趋势编号单元序列，筛选序列两端编号分别对应的边界单元，比较边界处趋势方向是否一致，若方向一致则提取编号对应的全部单元编号，作为供需迁移的起源区域，建立空间预测起点单元集； 所述预测供需聚合结构块的获取步骤具体为： S311：调用所述空间预测起点单元集，采集周围两层网格内的学生容纳数量与招生录取数据，计算局部区域中两层网格的学生容纳数量总量与实时招生录取数量的比值，并将比值与全区域内的整体容纳总量与总招生录取数量比值进行比对，生成容量转移差异率； S312：基于所述容量转移差异率，记录网格人口流入与流出方向，将相邻网格之间方向一致的人口路径依次标记，并统计路径交汇位置在空间范围内的总出现频次，筛选路径交汇频次超过路径平均分布数量的区域，得到路径交汇区段数量； S313：根据所述路径交汇区段数量，在空间坐标体系内依照空间分布邻接关系，提取交汇频次超出平均值的空间单元集合，并结合对应位置的容量转移差异率与覆盖范围内的网格人口流动方向一致性比值进行计算，计算供需偏离强度值，并根据空间邻接关系将供需偏离强度值在相邻区域进行拟合度分组，获取预测供需聚合结构块； 所述预测变量时间行为线索图的获取步骤具体为： S411：基于所述预测供需聚合结构块中空间单元的地理编号与时间记录，提取对应的招生人数、迁移方向轨迹与教育接纳数量信息，按照时间顺序记录数据调用的类型与起止时间，将时间记录作为主序列，对调用节点的时间区间进行排序并匹配所属地理编号，生成地理时间节点匹配表； S412：调用所述地理时间节点匹配表中时间段内招生人数与教育接纳数量信息，对按时间段分组，计算分组内数据变化的方向与幅度，对变化方向与迁移方向轨迹进行向量夹角判断，识别两者夹角变化幅度持续接近的连续时段，得到趋同轨迹匹配段； S413：根据所述趋同轨迹匹配段中的时间段与地理编号区间，提取连续读取轨迹区段，对关联的招生人数、教育接纳数量及对应时间长度信息执行联合判断，计算时间行为线索聚合值，利用地理编号为索引，评估数值与轨迹序列之间的映射关系，获取预测变量时间行为线索图。

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