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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于综合知识图谱与游客数据的商业空间智能优化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：CN119671024B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411669339.0，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于综合知识图谱与游客数据的商业空间智能优化方法是由杨俊宴;盛华星;史北祥;邵典;王怡欢;章飙设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于综合知识图谱与游客数据的商业空间智能优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于综合知识图谱与游客数据的商业空间智能优化方法，通过高精度的无人机和激光设备采集城市建筑和开敞空间的三维数据，并整合城市业态分布和交通网络信息，构建城市三维空间数据集。依据建筑物理位置、功能关联和交通网络拓扑，构建并匹配融合空间、功能和交通网络关系，形成城市三维空间业态知识图谱。利用子图同构算法对待优化区域进行图谱匹配和优化谱系构建，并基于同质竞争和客流数据筛选优化方案。通过图网络预测算法对优化区域的游客量进行周期性预测和迭代优化，结合路径算法规划游客的购物和娱乐路径，并利用虚拟现实和混合现实设备展示优化结果和调整方案。

本发明授权基于综合知识图谱与游客数据的商业空间智能优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于综合知识图谱与游客数据的商业空间智能优化方法，其特征在于： 步骤S1：数据采集；利用GPS+GLONASS双模定位且最大飞行高度大于500m背包式无人机，搭载测量范围为3‑1200m的激光模块、分辨率大于20MP的高清摄像设备，采集建筑三维数据和城市开敞空间数据，通过开放式地图平台的API接口采集业态分布数据和网红设施数据，通过开放式交通信息平台采集最新城市交通路网信息和轨道站点数据；上述方式采集的数据通过统一格式转换和整合处理，形成完整的城市三维空间数据集； 步骤S2：三维空间知识图谱的分类构建和匹配融合；根据建筑的物理临近关系、功能业态的层数关联关系和交通路网的拓扑连接关系，分别构建空间、功能和交通的关系图谱；对图谱数据进行清洗和时空网络对齐，通过Blossom图匹配融合算法，递归查找增广路径和收缩奇环，实现关系图谱的最大相似匹配，形成城市三维空间业态知识图谱； 步骤S3：待优化区域的样例图谱匹配和优化谱系建构；划定待优化区域图谱，通过Ullmann子图同构算法，初始化候选矩阵并使用递归回溯和剪枝规则，查找两个图之间的子图同构关系，在城市三维空间业态知识图谱中识别出类似的子图区域，进行k‑means聚类形成业态优化谱系；根据同质竞争距离和客流访问数量计算评分并筛选优化谱系；利用地面激光扫描仪采集优化谱系的业态店铺和网红设施的三维数据； 步骤S4：游客数量周期性预测和迭代优化；构建GraphSAGE图网络预测算法，案例集模型训练迭代10000次，对优化后的待优化区域进行访客量预测；每隔一个季度，通过探测范围8m内95％精度的红外线计数器和搭载Faster R‑CNN目标检测算法的视频人流分析设备实测业态访问量，判断实际量是否接近预测量，如果否，则重复第三步； 步骤S5：游客游览路径组织规划；输入游客需求，通过Dijkstra最短路径算法规划购物目的导向流线，实现最短化游览时长；通过Floyd‑Warshall多跳路径算法规划休闲娱乐漫游路线，实现最大化空间游览覆盖； 步骤S6：虚拟现实数字大屏和混合现实设备展示；通过虚拟现实数字大屏展示业态布局和游客流线规划，利用Apple Vision Pro展示网红设施布局和店铺调整。

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