浙江工业大学吕明琪获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于大语言模型的层次化零样本轨迹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：CN121365120B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202511937090.1，技术领域涉及：G06F16/29；该发明授权一种基于大语言模型的层次化零样本轨迹预测方法是由吕明琪;赵燕;朱添田;陈铁明;王飞设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于大语言模型的层次化零样本轨迹预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于轨迹预测技术领域，公开了一种基于大语言模型的层次化零样本轨迹预测方法，包括将活动区域划分为大小一致的网格并编码；获取历史轨迹数据，将历史轨迹数据中的每个轨迹点映射至网格；对历史轨迹网格序列进行时空聚类挖掘出停留点，并提取停留点的特征，基于停留点的特征利用大语言模型识别停留点的类型；对活动区域中的每个网格添加所包含的兴趣点类型的比例分布以及历史访问次数占比，得到全局网格信息；利用大语言模型根据历史停留点序列和待预测时间信息，预测下一停留点的类型，并进一步结合下一停留点的类型、全局网格信息和网格筛选规则，预测下一停留点所在网格。本发明极大地提升了轨迹预测的精度和可扩展能力。
本发明授权一种基于大语言模型的层次化零样本轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的层次化零样本轨迹预测方法，其特征在于，所述基于大语言模型的层次化零样本轨迹预测方法，包括： 将活动区域划分为大小一致的网格，并对网格进行编码； 获取历史轨迹数据，将历史轨迹数据中的每个轨迹点映射至网格，得到历史轨迹数据离散化后的历史轨迹网格序列； 对历史轨迹网格序列进行时空聚类挖掘出停留点，并提取停留点的特征，基于停留点的特征利用大语言模型识别停留点的类型，得到历史停留点序列，所述历史停留点序列中的历史停留点具有停留点的类型； 对活动区域中的每个网格添加所包含的兴趣点类型的比例分布以及历史访问次数占比，得到全局网格信息； 利用大语言模型根据历史停留点序列和待预测时间信息，预测下一停留点的类型，并进一步结合下一停留点的类型、全局网格信息和网格筛选规则，预测下一停留点所在网格。
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