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龙图腾网获悉中国传媒大学申请的专利一种基于大模型的居民休闲活动模式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：CN121561205B 。

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：202511402230.5，技术领域涉及：G06F16/9537；该发明授权一种基于大模型的居民休闲活动模式识别方法及系统是由司俊俊;金怡洁;毛琪;贾川民;马思伟设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的居民休闲活动模式识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于大模型的居民休闲活动模式识别方法及系统，包括：获取居民多源时空轨迹数据；利用预训练的时空轨迹编码器将轨迹数据编码为时空向量；通过提示词工程引导大语言模型生成描述移动行为的语义轨迹文本，并利用经对比学习微调的语义轨迹编码器将其编码为语义向量；设计双路适配器网络分别对时空与语义向量进行特征增强与融合，实现向量空间对齐，并通过最小化二者差异损失微调双路适配器；最后对增强后的向量进行聚类，并利用大模型对每类轨迹的语义文本进行主题提取，生成对应的模式标签。本发明能够有效融合时空数据与语义信息，显著提升居民休闲活动模式识别的准确性、可解释性与泛化能力，同时降低对人工标注数据的依赖。

本发明授权一种基于大模型的居民休闲活动模式识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的居民休闲活动模式识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取居民时空轨迹数据，所述时空轨迹数据包括居民出行的全球定位系统轨迹数据，兴趣点数据、行政区划数据、路网数据、气象数据和公共事件数据； 利用预训练的时空轨迹编码器对所述时空轨迹数据进行编码，得到时空轨迹编码向量； 基于预设的提示词模板和所述时空轨迹数据，通过第一大语言模型生成结构化的语义轨迹文本，其中，所述语义轨迹文本用于描述居民移动行为信息，包括从所述时空轨迹数据中提取的时间信息、地点信息、气象信息和发生的公共事件信息； 利用预训练的语义轨迹编码器对所述语义轨迹文本进行编码，得到语义轨迹编码向量； 将所述时空轨迹编码向量和所述语义轨迹编码向量分别输入预训练的时空轨迹适配器和语义轨迹适配器中进行特征增强，得到增强后的时空轨迹编码向量和增强后的语义轨迹编码向量，其中，所述时空轨迹适配器和所述语义轨迹适配器通过最小化损失函数训练得到，所述损失函数为在训练阶段生成的增强后的时空轨迹编码向量和增强后的语义轨迹编码向量之间的差值范数； 对所述增强后的时空轨迹编码向量或所述增强后的语义轨迹编码向量进行聚类分析，识别出不同的居民休闲活动模式，对于每一种居民休闲活动模式，利用第二大语言模型对所述居民休闲活动模式对应的语义轨迹文本进行主题提取，生成语义标签，将所述语义标签作为所述居民休闲活动模式的名称。

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