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龙图腾网恭喜松立控股集团股份有限公司申请的专利一种时空车辆活跃性分析与营销推荐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：CN119067704B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202411577708.3，技术领域涉及：G06Q30/0201；该发明授权一种时空车辆活跃性分析与营销推荐方法是由刘寒松;王永;刘瑞;李越;董玉超;焦安健;刘志强设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种时空车辆活跃性分析与营销推荐方法在说明书摘要公布了：本发明属于营销推荐技术领域，涉及一种时空车辆活跃性分析与营销推荐方法，通过深入分析车辆的时空数据，采用图卷积网络来捕捉车辆间的复杂空间和时间关系，同时利用变分自编码器进一步提取深层行为特征并增强预测的泛化能力，实时识别特定的行为模式，并自动生成个性化的营销推荐，极大地提高营销活动的针对性和效果，不仅能够提供对车辆活跃度分析的更为深入的理解，还能实时地预测和识别特定的行为模式，在智能交通系统和智慧城市管理中，能够帮助相关企业和机构通过精确的数据分析，制定更有效的营销策略，从而优化资源分配，提高服务质量和经济效益。

本发明授权一种时空车辆活跃性分析与营销推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种时空车辆活跃性分析与营销推荐方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1、车辆数据收集：收集GPS追踪器、交通监控设备、移动应用或传感器采集的车辆数据，并对车辆数据进行数据清洗和数据标准化处理；S2、图数据建模：将车辆表示为图中的节点，车辆间的相互作用或行为相似性表示为图中的边进行图数据建模；S3、图模型构建：基于图卷积网络构建图模型，图卷积网络对节点特征进行处理，学习节点间的依赖关系，获得车辆行为数据；S4、特征提取：利用变分自编码器处理并提炼S3获得的车辆行为数据，得到车辆的高维特征向量；具体的，所述变分自编码器包括编码器和解码器两部分，编码器由多层全连接层组成的神经网络构成，将输入的车辆行为数据转换为潜在变量，输出潜在变量的均值和方差,解码器的结构与编码器对称，解码器基于潜在变量重构输入数据，其中编码器输出的潜在变量的后验分布设为高斯分布：,其中和是神经网络基于输入计算的均值和方差，潜在变量的先验分布设为标准正态分布：；解码器基于潜在变量重构输入数据的分布为，其中和是解码器输出的均值和方差；变分自编码器的目标是最大化证据下界，其损失函数由两部分组成：，其中第一项是重构误差，反映重构数据的质量；第二项是KL散度，度量编码后的潜在变量分布与其先验分布之间的差异，从而得到车辆的高维特征向量；S5、车辆活跃度分析：对车辆的高维特征向量，训练基于神经网络的回归模型计算活跃度分数，使用K-means聚类算法识别不同的行为模式，使用自回归积分滑动平均模型对车辆的活跃度时间趋势进行预测；S6、营销策略生成：根据步骤S5得到的活跃度分数、行为模式和趋势预测，识别最具潜力的目标客户群体，并为不同的车辆群体设计定制化的营销策略，对不同的营销策略进行AB测试，以评估哪些策略最有效，并据此调整优化。

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