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龙图腾网恭喜杭州邻汇网络科技有限公司申请的专利一种基于空间数据的商圈边界识别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：CN119848322B 。

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：202510315746.X，技术领域涉及：G06F16/909；该发明授权一种基于空间数据的商圈边界识别方法及系统是由李颖翀;施可;陈特夫设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于空间数据的商圈边界识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于空间数据的商圈边界识别方法及系统，属于空间数据分析技术领域，包括采集商圈数据，通过空间网格划分POI数据，构建特征矩阵，并通过时间维度修正因子调整特征权重，识别商圈初始边界范围；基于特征矩阵筛选核心节点，构建商圈的基础骨架结构，采用密度聚类算法填充骨架结构中的细节边界，并进行边界修补与优化；设定边界弹性调整，根据人流动线变化趋势和商业设施更新情况动态修正商圈边界，建立异常预警机制，并对应采取边界调整策略。本发明对商圈初始边界范围进行识别，使得商圈的边界更加精准，有利于商业决策和市场分析，有效修补因数据缺失造成的边界断裂，确保商圈边界的完整性和连通性，提升商圈的实际应用价值。

本发明授权一种基于空间数据的商圈边界识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于空间数据的商圈边界识别方法，其特征在于：包括，采集商圈数据，通过空间网格划分POI数据，构建特征矩阵，并通过时间维度修正因子调整特征权重，识别商圈初始边界范围；其中，所述构建特征矩阵包括，将采集的POI数据按空间网格划分，每个网格单元生成特征向量，包括，业态密度、功能互补性、空间可达性；其中，所述业态密度为任一类POI的数量占比；所述功能互补性为不同业态POI的空间邻近度；所述空间可达性为基于路网的最短路径距离，即步行距离而非直线距离；将所述特征向量组合成矩阵，作为商圈识别的输入数据；基于特征矩阵筛选核心节点，构建商圈的基础骨架结构，采用密度聚类算法填充骨架结构中的细节边界，并进行边界修补与优化；其中，动态调整每个网格单元的权重，确保核心商业集聚区的权重增加： ；其中，为第个网格单元的权重值，和为调节因子，分别控制业态密度和功能互补性的影响，为第个网格单元中某类POI的数量，为区域POI总数，为第个网格单元的业态关联度，为第个网格单元的功能完整性评分；将所有网格单元的权重组合成动态权重矩阵并提取客流量历史数据的时间序列，分析不同时间段的客流变化规律；根据客流变化规律，为每个网格单元分配时间修正因子，调整特征矩阵中的权重值；将修正后的权重值反馈至动态权重矩阵中进行时间维度的动态优化，不断优化，识别出核心商业集聚区的初始边界范围；其中，对所述时间修正因子调整特征矩阵中的权重值采用双维度机制，设定时间期限，维度一为时间衰减因子，维度二为时间增强因子，两者通过线性叠加生成最终修正值；针对历史数据采用时间衰减因子，即采用指数衰减模型处理采集的历史数据，每增加一个时间期限的历史数据，则调整权重衰减幅度；针对采集的非历史数据采用时间增强因子，即采用倍数增强模型进行处理，对当前时间所处的时间期限内，则动态赋予第一权重；对当前时间所处在法定节假日时，则动态赋予第二权重；基于动态权重矩阵，筛选出权重值高于阈值的网格单元作为核心节点，具体为：采用改进的层次聚类算法，将核心节点按空间邻近度和权重相似度进行聚类，形成商圈的基础骨架结构，由核心商圈区域和主要连接路径组成，其中，每完成一次层次聚类，计算当前聚类结果的轮廓系数，当系数系数阈值时，自动将聚类数目增加20%重新计算；在骨架结构约束下，通过密度聚类算法识别次级商业集聚区，形成细节边界，遍历所有网格单元，计算每个单元的核心点属性： ；其中，为判断网格单元是否为核心点，为的邻域网格单元集合，为邻域网格单元的权重值，为与的空间距离，为距离衰减系数，为核心点判定阈值，，为动态权重矩阵的均值，为动态权重矩阵的标准差；将识别出的核心点及邻域单元合并，形成细节边界区域；设定边界弹性调整，根据人流动线变化趋势和商业设施更新情况动态修正商圈边界，建立异常预警机制，并对应采取边界调整策略；所述边界弹性调整包括，实时监测人流动线变化趋势和商业设施更新情况，进行边界弹性调整，计算边界调整幅度： ；其中，为边界调整幅度，为弹性系数，为人流动线变化量，为商业设施更新量，和分别为人流动线和商业设施的历史最大值；根据调整幅度动态修正商圈边界，确保边界形态与实际商业活动一致，具体为，当第一修正阈值＜≤第二修正阈值时，仅调整边界点坐标，最大偏移距离不超过原始边界的5%；当第二修正阈值＜≤第三修正阈值时，按方向调整边界，幅度为；当＞第三修正阈值时，触发预警模式，冻结自动修正，触发人工复核并启动区域重构；建立异常预警机制，当第三修正阈值＜≤第四修正阈值时，进行区域重构，保留骨架结构不变，重新执行密度聚类算法识别次级商业集聚区，形成细节边界，并进行人工复核修正；当＞第四修正阈值时，取消原骨架结构，触发重新识别出核心商业集聚区的初始边界范围。

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