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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种多元时空数据因果级联模式挖掘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：CN119322793B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411236196.4，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权一种多元时空数据因果级联模式挖掘方法及系统是由王玲;申鹏设计研发完成，并于2024-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多元时空数据因果级联模式挖掘方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种多元时空数据因果级联模式挖掘方法及系统，涉及数据处理技术领域。所述方法包括：采集多元时空数据；对多元时空数据进行时滞感知分段，得到多个子序列，并将多个子序列定义为多元时空事件数据集；建立两个不同事件之间的因果级联传播概率，选取因果级联传播概率大于设定阈值的因果级联模式；根据挖掘出的所有因果级联模式，构建动态因果级联网络；从动态因果级联网络中根据因果级联模式的频繁度筛选出常规化因果级联网络。本发明将变时滞格兰杰因果推断模型与多元时空级联模式挖掘方法结合，设计了一种变时滞格兰杰因果级联模式挖掘算法，能够精准提取多元时空数据中的因果级联模式。

本发明授权一种多元时空数据因果级联模式挖掘方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多元时空数据因果级联模式挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集多元时空数据； 所述步骤S1中，多元时空数据是由传感器采集的具有空间信息的时空数据序列，包括环境监测数据、交通数据； S2、对多元时空数据进行时滞感知分段，得到多个子序列，并将多个子序列定义为多元时空事件数据集； 所述步骤S2具体包括： 假设N个空间位置在T个时刻内观测的P个变量的多元时空数据为X；基于MVLAMTS分段算法对多元时空数据X进行时滞感知分段，划分为多个子序列；将分段结果中第i个空间位置的第p个变量在时间区间[ts,te]的子序列定义为事件； 其中，1≤i≤N，1≤p≤P，1≤tste≤T； S3、建立两个不同事件之间的因果级联传播概率，选取因果级联传播概率大于设定阈值的因果级联模式； 所述步骤S3中，建立两个不同事件之间的因果级联传播概率具体包括： 对于多元时空事件数据集中的任意两个事件，在级联模式挖掘的基础上通过变时滞格兰杰因果方法分析两个事件对应的子序列之间是否存在因果关联关系，并计算两个事件之间的因果级联传播概率； 其中，所述计算两个事件之间的因果级联传播概率包括级联概率计算和因果关系推断； 所述步骤S3中，选取因果级联传播概率大于设定阈值的因果级联模式具体包括： 对于任意一个空间位置j中的变量q在时间区间[ts’,te’]的时空事件，假设空间位置i中的变量p在时间区间[ts,te]的时空事件对其的因果级联传播概率最大且大于设定阈值γ，那么定义为一个因果级联模式； S4、根据挖掘出的所有因果级联模式，构建动态因果级联网络； 所述步骤S4具体包括： 将挖掘出的所有因果级联模式发生的空间位置、变量进行串联，构建动态因果级联网络； S5、从动态因果级联网络中根据因果级联模式的频繁度筛选出常规化因果级联网络； 所述步骤S5具体包括： 设置因果级联网络连接的频繁度阈值min_freq，计算所有时段中动态因果级联网络中频繁度大于min_freq的因果级联模式，作为常规化因果级联模式，将所有常规化因果级联模式串联，得到常规化因果级联网络。

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