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龙图腾网获悉电信科学技术第十研究所有限公司申请的专利一种基于时空网格数据压缩的全网伴随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：CN115712782B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202211267502.1，技术领域涉及：G06F16/9537；该发明授权一种基于时空网格数据压缩的全网伴随方法是由支金柱;毛世文;白洁;梁相军;孙照旻设计研发完成，并于2022-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空网格数据压缩的全网伴随方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于时空网格数据压缩的全网伴随方法。以时空位置数据资源为依托，利用大数据技术、时空网格数据压缩技术等，对时空轨迹数据进行分析处理，包括位置数据萃取、原始轨迹向量化、轨迹向量填充、时空分桶和轨迹合并等过程，一次性计算出时空位置数据中存在的伴随行为关系。本发明能够解决现有方法伴随行为计算时间长、不能实现长期伴随分析、时空数据价值难以发挥等问题，具有计算复杂度低、可进行长期伴随和最大限度发挥出时空数据价值等优点。

本发明授权一种基于时空网格数据压缩的全网伴随方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空网格数据压缩的全网伴随方法，其特征在于步骤如下： 步骤1，位置数据萃取：将各用户主体每天的位置数据从位置类数据源中抽取出来，利用大数据组件将位置数据按照用户主体唯一标识id、时间、每一条数据经纬度值对应的13级GoogleS2块的编码进行分组，其中，所述的时间精确至分钟；统计出每一个S2块在同一分钟内出现的次数，然后以出现次数最多的S2块，作为该一分钟内的位置块，对于每一个用户主体每一分钟仅对应一条位置数据，完成数据萃取； 步骤2，原始轨迹向量化：将萃取后的每个用户主体的位置数据按照时间顺序填充到轨迹向量中，每分钟的位置数据对应轨迹向量中的一个节点，如果该分钟的位置数据丢失，则令该节点为0，向量中节点的索引为分钟索引，即1,2,…,1440，如此形成初始轨迹向量，初始轨迹向量长度为1440； 步骤3，轨迹向量填充：对初始轨迹向量中连续丢失时间小于15分钟的位置节点按就近原则进行填充，具体为：设pk、pk+n为初始轨迹向量中两个不为0的相邻节点，k表示轨迹向量中的节点索引，n为两个相邻不为0的节点间的索引差，n≤15，填充后的第i个节点pi按照下式得到： 步骤4，时空分桶：对填充后的轨迹向量，每五分钟取一个位置节点，根据取点起始位置的不同，得到5条长度为288的不同的子轨迹向量；对每条子轨迹向量按照时间窗口30分钟进行滑动获取位置节点，每一条子轨迹向量得到283条时间长度为30分钟的轨迹向量和5条时间长度不足30分钟的轨迹向量；删除包含节点为0的轨迹向量，对剩余滑动窗口轨迹向量按以下过程进行处理： 步骤a：对于时间长度为30分钟的滑动窗口轨迹向量，分别按下式计算得到其时空分桶id： id＝index_p52 其中，index_p表示滑动窗口轨迹向量中的首节点p在初始轨迹向量中的节点索引； 然后进行时空分桶录入，其时空分桶的RDD数据结构为[时空分桶id，轨迹向量，用户主体id]； 步骤b：对于所有移动距离超过5公里的滑动窗口轨迹向量，从其首节点开始截取移动距离超过5公里的最短轨迹向量，按前述公式计算其时空分桶id，并进行时空分桶录入； 步骤c：对每一个时空分桶，变换其RDD数据结构为[时空分桶id，轨迹向量，用户主体id]，然后使用聚合算子，将所有key相同的时空分桶RDD数据进行聚合，得到伴随关系用户数组，其RDD数据结构为[时空分桶id，伴随轨迹向量，[伴随关系用户数组]]，接着，通过对伴随关系用户数组中的用户主体id进行两两组合，并对组合后的RDD数据结构进行扁平化处理，得到若干伴随关系对数组，其RDD数据结构为[时空分桶id，伴随轨迹向量，用户主体id1-用户主体id2]； 步骤5，轨迹合并：使用聚合算子对伴随关系对数组的RDD数据进行聚合操作，对聚合后RDD数据的value数组进行正序排列，使得该数组按时间顺序排列，判断排列后的相邻时空分桶伴随路径是否为连续路径，如果是，按时间顺序将其组合为一条路径，并以组合后的路径起始时间作为其伴随时间，否则，直接以原路径起始时间作为其伴随时间，如此处理完毕后，对新得到的伴随关系对数组RDD数据结构进行扁平化操作，得到最终的若干伴随关系对结果。

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