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龙图腾网获悉中科星图智源科技(安徽)有限公司申请的专利融合ZPI与DCSA的地图空间数据动态管理与压缩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：CN120849526B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511350058.3，技术领域涉及：G06F16/29；该发明授权融合ZPI与DCSA的地图空间数据动态管理与压缩方法是由胡立之;徐开源;王腾飞;程超;陈俊安设计研发完成，并于2025-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合ZPI与DCSA的地图空间数据动态管理与压缩方法在说明书摘要公布了：本发明公开了融合ZPI与DCSA的地图空间数据动态管理与压缩方法，包括以下步骤：S1，将地图数据分为n个逻辑区域，构建区域间邻接图；S2，为每个区域分配状态向量；S3，根据各区域的状态向量，构建区域优先级索引ZPI，将区域根据优先级进行排序；S4，收集历史访问数据，对区域未来访问热度进行预测，根据访问热度预测结果确定压缩策略的待更新区域；使用动态压缩调度算法DCSA和访问热度预测结果，获得最优压缩策略；S6，按照优先级索引ZPI与所得的最优压缩策略，动态调度地图数据加载。本发明实现了区域影响力动态更新与自适应排序，提升对未来热点区域调度的前瞻性；且本发明支持按需压缩+热区保留+冷区卸载的精细化资源调度策略。

本发明授权融合ZPI与DCSA的地图空间数据动态管理与压缩方法在权利要求书中公布了：1.融合ZPI与DCSA的地图空间数据动态管理与压缩方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，将地图数据划分为n个逻辑区域，构建区域间邻接图； S2，为每个区域分配状态向量，且每个区域初始化状态向量为：，其中，为区域访问频率；为功能标签评分；为历史调度优先等级；为数据密度，即瓦片数量大小；为缓存命中率； S3，根据各区域的状态向量，构建区域优先级索引ZPI，将区域根据优先级进行排序；具体包括以下步骤： S31，通过图卷积网络进行多轮传播：； 其中，表示经过次卷积传播后区域的状态向量，表示通过卷积网络的次数；为区域间注意力权重，由地理距离、事件关联度计算；为激活函数；为图层权重矩阵，表示区域的邻接区域集合，表示经过次卷积网络传播后区域j的状态向量，事件关联度是指区域之间因实时事件而产生的关联强度，通过事件共现性、语义相似性的方式计算为数值权重； S32，最终输出区域优先级索引ZPI：，用于动态排序加载和缓存优先级； 其中，表示区域的优先级评分，为归一化指数函数，为权重向量的转置，表示经过L次卷积网络传播后区域的状态向量； S4，收集历史访问数据，对区域未来访问热度进行预测，根据访问热度预测结果确定压缩策略的待更新区域； S5，使用动态压缩调度算法DCSA和访问热度预测结果，获得最优压缩策略；具体包括以下步骤： S51，多维压缩策略空间构建： 每个区域压缩策略定义为：，其中：为区域i的压缩策略，为空间分辨率控制等级；为语义对象保留等级；为时间维度数据保留频率； S52，压缩代价函数优化： 构造压缩代价函数：；其中，为查询延迟时间；为压缩引起的精度损失；为所需内存空间；α、β、γ为业务敏感因子； S53，通过贪婪或强化学习策略搜索最优压缩策略：； 其中，表示区域的最优压缩策略，argmin表示使后面表达式取得最小值的变量值，Ω表示压缩策略的集合； 所述最优压缩策略用于对区域的地图数据进行压缩重载，完成缓存更新、渲染、切换与资源释放； S6，按照优先级索引ZPI与所得的最优压缩策略，动态调度地图数据加载。

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