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龙图腾网恭喜江西师范大学申请的专利一种基于用户轨迹预测的服务迁移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：CN119854303B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510322366.9，技术领域涉及：H04L67/1021；该发明授权一种基于用户轨迹预测的服务迁移方法及系统是由马勇;蔡昌;王籽橦;杨龙;金昌昊;叶礼斌;何美斌;魏林锋;白开峰;夏云霓设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于用户轨迹预测的服务迁移方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于用户轨迹预测的服务迁移方法及系统，涉及移动边缘环境下的服务迁移领域，方法包括：收集城市路网数据、用户历史长期轨迹数据和用户短期轨迹数据，并通过STG‑Informer模型预测用户未来轨迹；基于用户未来轨迹与当前边缘服务器的距离，判断是否需要服务迁移；若需迁移，则根据用户未来轨迹选择综合信誉值最优的目标迁移节点，并通过图搜索算法规划最佳迁移路径，实现服务的实时迁移；否则随着用户的移动将轨迹点并入用户短期轨迹数据，重新预测用户未来轨迹并判断是否需要服务迁移。该方法能够有效降低服务延迟，提升资源利用率，适用于智能交通、移动边缘计算等场景，为用户提供无缝的服务体验。

本发明授权一种基于用户轨迹预测的服务迁移方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于用户轨迹预测的服务迁移方法，其特征在于，包括：收集城市路网数据、用户历史长期轨迹数据和用户短期轨迹数据；基于收集到的所述用户历史长期轨迹数据和所述用户短期轨迹数据通过STG-Informer模型预测用户未来轨迹；基于预测到的所述用户未来轨迹判断是否需要服务迁移；若需要迁移，则根据所述用户未来轨迹选择最优目标迁移节点和获取最佳迁移路径，对服务进行实时迁移；否则随着用户的移动将实时移动的轨迹点并入所述用户短期轨迹数据，重新预测用户未来轨迹并判断是否需要服务迁移；所述STG-Informer模型，包含长期偏好预测、短期意图预测、及将长期偏好预测与短期意图预测进行融合，包括：利用图卷积网络捕获所述用户历史长期轨迹数据的用户的长期偏好位置向量；利用Informer模型自注意力机制获取用户的短期意图位置向量；基于GRU单元构建偏好因子调节模型，获取动态调整长期偏好和短期意图的偏好因子；基于获取的所述偏好因子融合所述长期偏好位置向量和所述短期意图位置向量得到预测位置向量，计算公式为： ；其中，为预测位置向量，为偏好因子，并且；所述基于GRU单元构建偏好因子调节模型，获取动态调整长期偏好和短期意图的偏好因子，包括：基于双层GRU单元构建偏好因子调节模型，将所述长期偏好位置向量、短期意图位置向量和行为波动指标作为输入，表示为：，；其中，，为时间步数，代表序列的最后一个时间点，为每个时间步的输入维度，为轨迹点时间间隔的标准差，为轨迹点时间间隔的均值；第一层GRU输入，输出隐藏状态，计算公式为： ；其中，为第一层GRU单元，GRU内部机制包括重置门和更新门，且，为时间步数，为第一层GRU单元的隐藏状态的维度；第二层GRU输入所述，提取输出状态中时间步数的隐藏状态，计算公式为： ； ；其中，，为第二层GRU单元，为时间步数，为第二层GRU单元的隐藏状态的维度；将所述输入全连接层进行映射，得到偏好因子，计算公式为： ；其中，，为全连接层中隐藏状态的权重矩阵，为第二层GRU单元的隐藏状态的维度，为全连接层中隐藏状态的偏置项，为Sigmoid函数。

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