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龙图腾网获悉重庆旅游云信息科技有限公司申请的专利一种时空数据驱动的消费行为预测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：CN120235646B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510703143.7，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权一种时空数据驱动的消费行为预测方法及系统是由罗锐;苏耘;陈茜;刘晴;金灿;刘学建设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种时空数据驱动的消费行为预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种时空数据驱动的消费行为预测方法及系统，涉及文旅数智分析技术领域，该方法包括：根据用户属性数据、商圈属性数据和历史外部事件分别定义用户节点、商圈节点和事件节点，并结合用户历史消费数据和商圈POI数据进行分析以确定相应的用户‑商圈消费边、商圈‑事件影响边和事件‑用户触发边，从而构建异构三元图；对异构三元图进行多尺度Motif子图采样以提取多粒度子图，并从多粒度子图中提取相应用户节点的多尺度空间特征；进而将二者有机融合为高度表达的时空融合特征，依据该时空融合特征对用户在不同商圈的商圈消费行为进行预测。由此，大幅提升对用户的商圈消费行为的预测精度与鲁棒性。

本发明授权一种时空数据驱动的消费行为预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种时空数据驱动的消费行为预测方法，其特征在于，应用于消费行为预测管理平台，所述方法包括： 根据用户属性数据、商圈属性数据和历史外部事件分别定义用户节点、商圈节点和事件节点，并结合用户历史消费数据和商圈POI数据进行分析以确定相应的用户-商圈消费边、商圈-事件影响边和事件-用户触发边，从而构建异构三元图； 对所述异构三元图进行多尺度Motif子图采样以提取与所述用户节点相匹配的多粒度子图，并计算所述多粒度子图中用户节点在各个粒度子图的空间编码特征，通过特征加权融合而得到相应用户节点的多尺度空间特征； 基于时域卷积网络，提取所述异构三元图中各个事件节点所分别对应的事件时序冲击趋势因子； 获取对应未来预设时间段的至少一个潜在外部事件，并通过与所述异构三元图中的各个事件节点进行匹配而确定相应用户节点的目标事件时序冲击趋势因子，将各个所述目标事件时序冲击趋势因子和所述多尺度空间特征进行融合而得到相应用户节点的时空融合特征； 根据多任务深度学习模型处理所述用户节点的时空融合特征，以输出相应用户节点所对应的消费行为预测结果，所述消费行为预测结果用于指示所述用户节点所对应的用户在所述未来预设时间段对各个商圈的商圈消费金额和商圈消费频次； 其中，所述用户历史消费数据包含至少一个用户在各个商圈的历史消费流水记录，所述商圈POI数据包含商圈范围信息、POI分布密度和历史客流热力值序列，以及所述历史外部事件包含以下中的至少一种事件类型：节假日事件、区域性公共消费券事件、商家促销事件和极端天气事件； 其中，针对用户-商圈消费边的边权重的计算，包括： ， 式中，为用户节点与商圈节点之间的用户-商圈消费边所对应的边权重，其用于表达用户对该商圈的历史消费强度；表示频次权重系数，取值范围为；表示用户节点在商圈节点内的历史交易次数总和；表示任意的商圈节点，表示用户节点在所有商圈节点中的交易次数之和；表示用户节点在商圈节点的历史消费金额总和，表示用户节点在所有商圈的消费金额总和； 针对商圈-事件影响边的边权重的计算，包括： ， 式中，为商圈节点与事件节点之间的商圈-事件影响边所对应的边权重，其用于表达时效衰减影响系数，以量化事件节点在其整个生效期间对商圈节点的平均时效冲击强度；表示事件节点的固有影响强度，取值区间为；为时效衰减速率权重，表示事件节点的开始时刻；表示商圈节点在事件生效时间区间内发生交易的所有历史交易时刻集合，表示集合中交易时刻的总数，表示集合中任意的历史交易时刻；和分别表示事件节点的生效开始时间和生效终止时间； 针对事件-用户触发边的边权重的计算，包括： ， 式中，为事件节点与用户节点之间的事件-用户触发边所对应的边权重，用以量化用户节点对事件节点的历史响应度权重；表示在事件节点的影响期内，用户节点于该事件相关商圈的实际消费次数，用于反映该用户对该事件的参与度；表示任意的用户节点，表示对所有用户节点统计得到的针对事件节点的最大响应次数。

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