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龙图腾网获悉上海交通大学;中国科学院地理科学与资源研究所申请的专利一种针对大规模时空知识图谱的星云图层次渐进可视化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：CN121327205B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511607439.5，技术领域涉及：G06F16/904；该发明授权一种针对大规模时空知识图谱的星云图层次渐进可视化方法是由苏梓阳;郑冠杰;唐顾;甘小莺;许珺;诸云强;傅洛伊;王新兵设计研发完成，并于2025-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对大规模时空知识图谱的星云图层次渐进可视化方法在说明书摘要公布了：本发明属于星云图层次渐进可视化方法技术领域，尤其涉及一种针对大规模时空知识图谱的星云图层次渐进可视化方法，采用知识图谱输入数据预处理，基于时空信息的自适应层次聚类，进行前端可视化与交互控制。

本发明授权一种针对大规模时空知识图谱的星云图层次渐进可视化方法在权利要求书中公布了：1.一种针对大规模时空知识图谱的星云图层次渐进可视化方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤一：采用知识图谱输入数据预处理； 步骤二：基于时空信息的自适应层次聚类； 步骤三：进行前端可视化与交互控制； 步骤一中具体输入数据预处理包括如下步骤： 步骤S11：定义知识图谱，其中V为节点集合，每个节点包含时空信息：位置坐标和时间戳； 步骤S12：通过图嵌入方法提取每个节点的拓扑嵌入向量，其中嵌入维度d通过网格搜索在预设维度集合中选择，以优化链路预测准确率； 步骤S13：采用z-score标准化方法对节点的位置坐标和时间戳进行标准化，得到时空嵌入向量： ； 其中，分别为位置坐标x、y及时间戳t维度的标准差； 步骤S14：计算每个节点的综合嵌入： ； 其中，是超参数，通过Sobol敏感性分析确定取值范围，并结合交叉验证网格搜索优化，优化目标函数为Silhouette分数; 步骤二中自适应层次聚类具体还包括如下步骤： 步骤S21：定义节点间综合距离： ； 其中是权重，； 为时空欧氏距离，为时间缩放因子，基于时空尺度匹配理论计算，公式为； 步骤S22：基于密度对知识图谱进行层次聚类：先计算每个节点的局部密度，其中为初始阈值，通过k-distance图分析取拐点确定； 再自适应调整邻域半径，得到K个初始类簇； 步骤S23：对每个初始类簇进行自顶向下的层次划分：计算类簇质心，从第二层开始基于质心选择代表节点，将类簇分为个子簇； 若类簇密度为类簇时空体积，通过凸包体积近似；为密度阈值，则增加层级，否则停止划分，最终得到类簇的层级集合，且满足； 步骤S24:最小化类内距离与层级一致性损失，损失函数为,其中为第层的层级中心； 步骤三中前端可视化与交互控制具体包括如下步骤： 步骤S31：监听用户平移操作，获取当前可视区域坐标范围： ，向后端数据库发起查询，获取满足的节点子集； 步骤S32：监听用户缩放操作，获取当前缩放级别，结合预设阈值控制显示层级：若，显示顶层； 若，显示第l到l+1层节点；若，显示所有层级。

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