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龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于高阶网络的海运数据生物入侵可视化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：CN114528712B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202210179712.9，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于高阶网络的海运数据生物入侵可视化方法及系统是由何颂贤;陶钧设计研发完成，并于2022-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高阶网络的海运数据生物入侵可视化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于高阶网络的海运数据生物入侵可视化方法及系统，该方法包括：获取海运数据并根据海运数据生成港口之间的生物入侵概率；基于港口之间的生物入侵概率，结合海运数据构建生物入侵高阶网络；基于生物入侵高阶网络生成港口入侵风险，并进行可视化展示。该系统包括：概率计算模块、网络构建模块和展示模块，通过使用本发明，能够利用海运数据构建高阶网络，并有效展示高阶网络的各项数据，从而更好地进行生物入侵可视化分析。本发明作为一种基于高阶网络的海运数据生物入侵可视化方法及系统，可广泛应用于生物入侵预测领域。

本发明授权基于高阶网络的海运数据生物入侵可视化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于高阶网络的海运数据生物入侵可视化方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取海运数据并根据海运数据生成港口之间的生物入侵概率； 基于港口之间的生物入侵概率，结合海运数据构建生物入侵高阶网络； 基于生物入侵高阶网络生成港口入侵风险，并进行可视化展示； 所述基于港口之间的生物入侵概率，结合海运数据构建生物入侵高阶网络这一步骤，其具体包括： 基于港口之间的生物入侵概率，结合海运数据中船舶的历史轨迹，生成轨迹的入侵概率； 根据海运数据，依次计算轨迹的入侵概率并切割得到高阶节点； 以轨迹为边，根据高阶节点组建高阶网络，得到生物入侵高阶网络； 所述基于生物入侵高阶网络生成港口入侵风险，并进行可视化展示这一步骤，其具体包括： 根据生物入侵高阶网络中的边和轨迹的入侵概率对港口进行被入侵概率的计算，得到港口入侵风险； 整合高阶网络中的港口入侵风险并基于地理视图制作依赖视图、子图视图和聚合视图进行可视化展示； 所述基于地理视图制作依赖视图、子图视图和聚合视图进行可视化展示具体包括： 基于地理视图显示港口的入侵概率； 在依赖视图显示港口对应的高阶节点； 通过子图视图显示整个高阶网络； 通过聚合视图显示高阶网络社区的权重统计。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中山大学，其通讯地址为：510275 广东省广州市海珠区新港西路135号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。