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龍圖騰網恭喜湖南元數科技有限公司申請的專利一種駕駛習慣追蹤的用戶畫像生成方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119669791B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510181497.X，技術領域涉及：G06F18/23；該發明授權一種駕駛習慣追蹤的用戶畫像生成方法是由鄧晨曦;張杰;宋澄城;鄧宏偉;向耀安設計研發完成，并于2025-02-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種駕駛習慣追蹤的用戶畫像生成方法在說明書摘要公布了：本發明涉及駕駛習慣追蹤的技術領域，公開了一種駕駛習慣追蹤的用戶畫像生成方法，所述方法包括：對用戶駕駛行為數據序列以及近鄰車輛行為數據序列進行時序對齊；利用近鄰車輛影響評估模型評估用戶駕駛行為數據的駕駛影響程度；剔除駕駛影響程度高于預設影響閾值的用戶駕駛行為數據，構成用戶駕駛行為習慣數據序列，構建駕駛習慣指標體系；基于駕駛習慣指標體系生成用戶駕駛行為習慣數據序列對應的用戶駕駛習慣畫像。本發明基于近鄰車輛與用戶駕駛車輛之間的時空距離，利用時空聚類的方式得到近鄰車輛異常行為對用戶駕駛行為數據的駕駛影響程度，篩選表征用戶駕駛習慣的數據序列進行駕駛指標值計算，得到基于駕駛習慣追蹤的用戶駕駛習慣畫像。

本發明授權一種駕駛習慣追蹤的用戶畫像生成方法在權利要求書中公布了：1.一種駕駛習慣追蹤的用戶畫像生成方法，其特征在于，所述方法包括：S1：采集用戶駕駛過程中的用戶駕駛行為數據序列以及近鄰車輛的近鄰車輛行為數據序列，對用戶駕駛行為數據序列以及近鄰車輛行為數據序列進行時序對齊；所述用戶駕駛行為數據序列由多組用戶駕駛行為數據組成，所述近鄰車輛行為數據序列由多組近鄰車輛行為數據組成；所述用戶駕駛行為數據包括數據采集時間、所駕駛車輛的車輛位置、速度、加速度、剎車強度、方向盤轉向角度以及油門角度，所述近鄰車輛行為數據包括數據采集時間、近鄰車輛的車輛位置、速度、加速度、航向角以及行為事件；S2：利用近鄰車輛影響評估模型評估近鄰車輛對用戶駕駛行為數據的駕駛影響程度，所述近鄰車輛影響評估模型包括輸入層、時空聚類模塊以及影響評估模塊；所述輸入層用于接收所述時序對齊后的用戶駕駛行為數據序列以及近鄰車輛行為數據序列，所述時空聚類模塊用于基于對齊后的數據采集時間對近鄰車輛行為數據進行時空聚類，得到每個用戶駕駛行為數據對應的時空聚類簇，所述影響評估模塊對時空聚類簇進行映射轉換，得到用戶駕駛行為數據的駕駛影響程度；利用所述輸入層、時空聚類模塊以及影響評估模塊評估近鄰車輛對用戶駕駛行為數據的駕駛影響程度的流程為：輸入層用于接收所述時序對齊后的用戶駕駛行為數據序列以及近鄰車輛行為數據序列；時空聚類模塊用于基于對齊后的數據采集時間對近鄰車輛行為數據進行時空聚類，將每輛近鄰車輛的行為數據歸屬到時空距離最近的用戶駕駛行為數據中，構成每個用戶駕駛行為數據的時空聚類簇，并過濾時空聚類簇中與用戶駕駛行為數據之間時空距離高于預設距離閾值的行為數據；所述影響評估模塊對過濾后的時空聚類簇進行映射轉換，作為用戶駕駛行為數據的駕駛影響程度；所述用戶駕駛行為數據所對應的時空聚類簇為，時空聚類簇中包含多組近鄰車輛的行為數據，所述時空聚類簇的映射轉換方式為： ；其中： 表示所述用戶駕駛行為數據序列中的第n組用戶駕駛行為數據，，N表示所述用戶駕駛行為數據序列中用戶駕駛行為數據的總數； 表示時空聚類簇的映射轉換結果，即用戶駕駛行為數據的駕駛影響程度； 表示用戶駕駛行為數據中的方向盤轉向角度，表示用戶駕駛行為數據中的速度，表示用戶駕駛行為數據中的加速度； 表示時空聚類簇中所有行為數據的航向角均值，表示時空聚類簇中所有行為數據的速度均值，表示時空聚類簇中所有行為數據的加速度均值； 表示預設的聚類簇數目閾值，表示時空聚類簇中所有行為數據的行為事件之和；S3：剔除用戶駕駛行為數據序列中駕駛影響程度高于預設影響閾值的用戶駕駛行為數據，將所保留的用戶駕駛行為數據作為用戶駕駛行為習慣數據，并構成用戶駕駛行為習慣數據序列，構建駕駛習慣指標體系，所述駕駛習慣指標體系包括安全駕駛指標、能源利用效率指標以及駕駛熟練度指標；S4：基于駕駛習慣指標體系對用戶駕駛行為習慣數據序列進行指標值計算，得到用戶在駕駛習慣指標體系下的指標值向量，作為用戶駕駛習慣畫像。

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