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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利一种基于隐空间编码的地理信息可视化推荐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：CN115438276B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202211021023.1，技术领域涉及：G06F16/9537；该发明授权一种基于隐空间编码的地理信息可视化推荐方法是由陈晗锋;李晨辉设计研发完成，并于2022-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于隐空间编码的地理信息可视化推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于隐空间编码的地理信息可视化推荐方法，其特点是采用自适应的核密度估计算法和图表排序算法，利用隐空间编码对给定的离散地理信息数据，自动实现对地理空间数据的有效编码与可视化推荐，具体包括：地理空间数据输入、空间特征提取、预训练Encoder编码结构、隐空间编码提取、隐空间编码排序、可视化呈现和用户交互编辑等步骤。本发明与现有技术相比具有利用隐空间编码对给定的离散地理信息数据进行自动的可视化推荐，能够有效地挖掘地理空间信息特征，配置若干模板组件支持用户交互，可自主修改可视化编码，极大地简化了用户修改地理可视化推荐结果的流程，降低用户的可视化门槛，提高数据分析效率和可视化效果。

本发明授权一种基于隐空间编码的地理信息可视化推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于隐空间编码的地理信息可视化推荐方法，其特征在于采用自适应的核密度估计算法和图表排序算法，利用隐空间编码对给定的离散地理信息数据，自动实现对地理空间数据的有效编码与可视化推荐，具体包括以下步骤： 步骤1：用户提交本地包括：经度、纬度和属性的地理信息数据； 步骤2：对用户提交的本地地理信息数据进行预处理，使得经度数据范围为[-180，180]，纬度数据范围为[-90，90]； 步骤3：利用人工构造和标注的方法建立地理信息数据集，并预训练一个Encoder模型，所述Encoder模型包括：特征提取部分、BatchNormalization处理以及Sigmoid、LeakyReLU激活函数； 步骤4：对预处理后得地理信息数据进行自适应核密度估计，使其能更为细致地表达地理空间信息在空间细部上的分布情况； 步骤5：将地理信息数据输入已预训练的Encoder模型，实现对地理信息数据编码，获得对应的隐空间编码，通过隐空间编码隐式表征地理信息数据的特征； 步骤6：利用排序模型对获得的隐空间编码进行排序，使得不同图表类型获得相应的可视化排名，并将排序结果映射到地理可视化系统中，实现自动的可视化呈现； 步骤7：用户根据自身需求对可视化结果进行交互编辑，通过交互输入自定义的参数来编辑对应的可视化展示； 所述自适应核密度估计算法对原始数据区域利用四叉树分割为等分的四块，记录分割后的区域中点的数量以及边长，当对所有区域都执行完判断条件后，得到分割结果并自适应的计算带宽，在散点密集区域和稀疏区域之间找到相对的平衡，实现自适应的核密度估计。

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