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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于网络评价数据的城市更新区域与时序划定方法和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：CN119622354B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411662481.2，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种基于网络评价数据的城市更新区域与时序划定方法和系统是由杨俊宴;盛华星;史北祥;邵典;王暄晴;王怡欢设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于网络评价数据的城市更新区域与时序划定方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于网络评价数据的城市更新区域与时序划定方法和系统，包括：采集网络评价数据和城市更新文本；筛选出负反馈评价，识别城市问题；分析建筑物表面的破损或老化；将城市问题点集划分为点型设施更新区域、线型街道风貌更新区域、面型环境整治区域，并计算所有区域的更新时序排序，划分更新时序阶段；通过Word2Vec特征向量化算法，将城市更新区域的核心特征和城市更新文本分别输出为向量集；计算余弦相似度计算公式，获得每一对向量集的相似度值，取最大值得到相似度最高的匹配结果；采集并比较更新前后的负反馈评价数量，如果负反馈评价数量增多，则判定该区域更新失效，自动返回城市问题识别步骤；本发明有效实现了城市更新的精准规划和高效有序实施。

本发明授权一种基于网络评价数据的城市更新区域与时序划定方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于网络评价数据的城市更新区域与时序划定方法，其特征在于，包括： 1采集网络评价数据和城市更新文本；所述网络评价数据包括评价文本、评价照片和点赞数量，所述网络评价数据携带有位置信息和时间信息；包括： 通过社交媒体，获取携带位置信息和时间信息的网络评价数据，包括评价文本、评价照片和点赞数量，通过边缘计算设备对获取到的数据进行实时处理，并将处理后的数据进行存储； 从各地规划院获取的城市更新文本，转换为文本格式并进行清洗，从清洗后的文本中识别出城市更新的内容，并将所述内容的文本转化为结构化数据并保存； 2基于采集的网络评价数据进行城市关联语义提取和情感语义分析，筛选出负反馈评价，识别城市问题；包括： 对采集的评价文本进行文本清理和切分，得到固定维度的向量，以及位置编码；将处理后的向量和位置编码输入Transformer模型，输出表示情感极性的概率分布，将负面情感概率大于预设阈值的文本作为负反馈评价；通过Transformer模型的自注意力机制捕捉词语间的语义关系，将负反馈评价对应的文本和上下文进行关联，识别负反馈评价所针对的与城市问题相关的关键语义信息； 将筛选出的负反馈评价对应的关键语义信息、时间信息和位置信息输入LatentDirichletAllocation生成式主题模型LDA，识别同一时间节点位于相同位置的文本的主题，将出现频率高于预设次数的主题作为该区域的持续性城市问题，出现频率低于预设次数的主题作为偶发性城市问题； 将所述偶发性城市问题的名称、日期、空间位置和负反馈评价数量进行结合，构建历年城市偶发性问题和网络评价关联案例库，并通过案例库中的数据训练Prophet趋势预测模型，对未来一年内偶发性城市问题的出现概率和区域进行预测，并对概率高于预设比例的区域进行巡检，确定偶发性城市问题的空间位置； 所述案例库包含有偶发性城市问题的名称、日期、空间位置和负反馈评价数量； 3利用图像预处理技术对采集的评价照片进行预处理，并通过残差网络模型识别出存在异常的建筑物，分析建筑物表面的破损或老化； 4将城市问题和存在异常的建筑物合并生成城市问题点集，将城市问题点集划分为点型设施更新区域、线型街道风貌更新区域和面型环境整治区域，并计算所有区域的更新时序排序，划分更新时序阶段； 5通过Word2Vec特征向量化算法，将城市更新区域的核心特征和城市更新文本分别输出为向量集；所述核心特征包括功能、位置、核心问题和设施类型；通过余弦相似度计算公式，获得每一对向量集的相似度值，取最大值得到相似度最高的匹配结果； 6采集并比较更新前后的负反馈评价数量，如果负反馈评价数量增多，则判定该区域更新失效，返回识别城市问题步骤。

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