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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司;清华大学申请的专利数据预测方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品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：CN116502720B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202210053238.5，技术领域涉及：G06N7/01；该发明授权数据预测方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品是由荣灿;李勇;郭殿升;孙福宁;杨帆设计研发完成，并于2022-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据预测方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种数据预测方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品，涉及人工智能和数据处理技术领域。本申请实施例可应用于地图、交通等领域，所述方法包括：获取用于表征不同地区中普遍存在的因果知识的普适因果图，因果知识用于表征不同区域属性之间的因果关联；基于普适因果图和目标地区的观测数据，获取目标地区中各个区域分别对应的全量区域属性，该全量区域属性包括未观测到的区域属性；基于目标地区中各个区域分别对应的全量区域属性，获取目标地区中各个区域之间的对象流动预测值。本申请解决了某些地区因缺少观测数据而造成的对象流动预测不准确的问题，提高了对象流动的预测准确性。

本发明授权数据预测方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品在权利要求书中公布了：1.一种数据预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取源地区的观测数据，以及目标地区的观测数据；其中，所述源地区的观测数据多于所述目标地区的观测数据，所述观测数据包括地区中各个区域分别对应的区域属性，所述区域属性包括区域的人口组成分布； 基于所述源地区对应的各个区域属性之间的第一预测值，获取候选因果图，所述第一预测值用于表征所述区域属性之间存在有向无环因果边的可能性； 根据所述候选因果图的普适评分，从所述候选因果图中选择出普适因果图，所述普适评分用于衡量所述候选因果图与所述观测数据之间的匹配程度，所述普适因果图用于表征不同地区中普遍存在的因果知识，所述因果知识用于表征不同区域属性之间的因果关联； 对于所述目标地区中的第一区域，基于所述第一区域的观测数据，通过数据恢复模型，获取所述第一区域对应的全量区域属性，所述第一区域对应的全量区域属性中包括所述第一区域对应的观测到的区域属性和未观测到的区域属性； 通过第二预测模型，基于所述目标地区中各个区域分别对应的全量区域属性，获取所述目标地区中各个区域之间的对象流动预测值，所述第二预测模型用于预测所述目标地区中各个区域之间的对象流动，所述对象流动用于指示群体聚合视角下人口流动； 其中，所述数据恢复模型是基于所述普适因果图和所述源地区的观测数据训练得到的，所述数据恢复模型的训练过程包括： 基于所述源地区的观测数据，构建训练样本；其中，所述训练样本为所述源地区中各个区域分别对应的区域属性中任一区域属性； 通过所述数据恢复模型，获取所述训练样本对应的预测缺失区域属性； 基于所述普适因果图，获取所述训练样本对应的推断缺失区域属性； 基于所述预测缺失区域属性、所述推断缺失区域属性和所述训练样本，获取所述数据恢复模型的训练损失； 基于所述数据恢复模型的训练损失，对所述数据恢复模型的参数进行调整，得到训练完成的所述数据恢复模型。

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