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龙图腾网获悉中国科学院信息工程研究所申请的专利一种用于强动态场景下的IP定位预测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：CN119383222B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411256857.X，技术领域涉及：H04L67/52；该发明授权一种用于强动态场景下的IP定位预测方法是由熊刚;于静;黄一洋;李镇;苟高鹏;杨琛设计研发完成，并于2024-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于强动态场景下的IP定位预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种用于强动态场景下的IP定位预测方法，涉及IP定位领域。收集特定IP目标的空间数据后进行数据增强，再进行位置聚合得到IP地理图，进而结合统计特征得到IP空间图。将IP空间图输入预测模型得到IP定位预测结果。所述预测模型基于IP空间图的每一图节点建立空间节点嵌入，根据空间节点嵌入的重要性分配权重得到全局空间图嵌入，再叠加位置编码并进行关联，得到IP时空图嵌入，融合IP时空图嵌入并进行解码得到IP定位预测结果。本发明捕获了目标IP的空间模式和变化趋势，使地理定位系统能够更好地理解和适应网络和地理环境的动态变化，从而保证了在强动态空间场景中的准确性和可用性。

本发明授权一种用于强动态场景下的IP定位预测方法在权利要求书中公布了：1.一种用于强动态场景下的IP定位预测方法，包括： 基于geohash筛选出具有设定移动性和伸缩性强度的目标IP，获得目标IP的空间数据； 对所述空间数据进行数据增强，得到目标IP的强化空间数据；所述数据增强用以扩充可训练空间数据；所述强化空间数据包括所述空间数据和扩充后的可训练空间数据； 基于geohash对所述强化空间数据进行位置聚合，得到IP地理图； 通过所述IP地理图建立IP空间图；所述IP空间图中图节点的特征向量由所述IP地理图的统计特征构成； 将所述IP空间图输入预测模型得到IP定位预测结果，所述预测模型通过以下方法建立： 基于所述IP空间图中的每一图节点，通过两层图注意力机制建立空间节点嵌入； 根据每个所述空间节点嵌入在图中的重要性分配权重，得到全局空间图嵌入； 所述全局空间图嵌入叠加位置编码并进行关联，得到IP时空图嵌入； 融合所述IP时空图嵌入，得到全局的IP时空上下文图嵌入； 对所述IP时空上下文图嵌入表示进行逐层解码，得到下个时刻的位置中心预测结果。

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