[發(fā)明專利]基于人工智能和大數(shù)據(jù)的商場選址方法及系統(tǒng)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110554771.5 | 申請日: | 2021-05-21 |
| 公開(公告)號: | CN113240306B | 公開(公告)日: | 2023-01-13 |
| 發(fā)明(設計)人: | 顧杰;楊歡;魏潤輝 | 申請(專利權)人: | 吳曉冬 |
| 主分類號: | G06F17/00 | 分類號: | G06F17/00;G06Q10/06;G06Q10/04;G06Q30/02 |
| 代理公司: | 成都魚爪智云知識產(chǎn)權代理有限公司 51308 | 代理人: | 鄧渠清 |
| 地址: | 130000 吉林省*** | 國省代碼: | 吉林;22 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 人工智能 數(shù)據(jù) 商場 選址 方法 系統(tǒng) | ||
1.一種基于人工智能和大數(shù)據(jù)的商場選址方法,其特征在于,該方法包括:
步驟S1,基于待建商場與現(xiàn)有商場的相似度和競爭關系確定待建商場的若干備選地址;
步驟S2,獲取現(xiàn)有商場和備選地址的商圈,假設在備選地址處建設待建商場;基于商圈相鄰的商場間的相似度和競爭關系對商場的商圈進行調整;基于所述商圈或調整后的商圈計算現(xiàn)有商場和備選地址的商圈特征得分,商圈特征包括商圈的地理位置特征、商圈內快遞公司類別特征和基礎設施特征;所述商圈特征得分的獲取方法具體為:基于調整前每個商場的商圈計算該商場的快遞公司類別特征得分和地理位置特征得分,基于調整后每個商場的商圈計算該商場的基礎設施特征得分;所述進行調整的方法具體為:對于每個商場,計算商圈相鄰的商場與該商場的相似度和競爭關系,則調整后該商場的商圈包括相似度和競爭關系滿足預設條件的商圈相鄰的商場的商圈;
步驟S3,假設在備選地址處建設待建商場,基于備選地址與現(xiàn)有商場間的距離、商圈特征的權重和得分計算現(xiàn)有商場對待建商場的斥力:
其中,為與待建商場商圈相鄰的一個現(xiàn)有商場對待建商場的斥力,斥力有方向,為該現(xiàn)有商場與待建商場間的直線距離,為第個商圈特征的權重,為該現(xiàn)有商場的第個商圈特征的得分,為待建商場的第個商圈特征的得分;
步驟S4,根據(jù)斥力在備選地址周圍探索優(yōu)選地址,基于優(yōu)選地址的商圈特征得分在優(yōu)選地址中選擇待建商場的最優(yōu)地址。
2.如權利要求1所述的方法,其特征在于,基于商場的面積、店鋪類型、商場服務質量獲取每個商場的特征向量,基于特征向量計算商場與商場的相似度和競爭關系。
3.如權利要求1所述的方法,其特征在于,所述備選地址的獲取方法為:
現(xiàn)有商場為現(xiàn)有離散點,基于現(xiàn)有離散點獲取初始泰森多邊形;
在初始泰森多邊形中將與待建商場相似且競爭關系滿足預設條件的現(xiàn)有商場對應的現(xiàn)有離散點和對應的包圍現(xiàn)有離散點的邊刪去;
初始泰森多邊形中剩余邊的中點為備選地址。
4.如權利要求3所述的方法,其特征在于,所述現(xiàn)有商場和備選地址的商圈的獲取方法為:備選地址為新增離散點,根據(jù)基于現(xiàn)有離散點和新增離散點得到的第一泰森多邊形獲取商圈。
5.如權利要求3所述的方法,其特征在于,所述商圈特征的權重的獲取方法為:
基于初始泰森多邊形中初始商圈相鄰的現(xiàn)有商場間的相似度和競爭關系對每個現(xiàn)有商場的初始商圈進行調整;基于初始商圈或調整后每個現(xiàn)有商場的商圈計算現(xiàn)有商場的商圈特征得分,對于每個商圈特征:基于每個現(xiàn)有商場的商圈特征得分獲取該商圈特征與其他商圈特征的相關系數(shù),基于相關系數(shù)得到該商圈特征對應的第一數(shù)值;基于所有現(xiàn)有商場的該商圈特征的得分計算方差得到第二數(shù)值;基于該商圈特征對現(xiàn)有商場盈虧的影響程度得到第三數(shù)值;
基于每個商圈特征對應的第一數(shù)值、第二數(shù)值、第三數(shù)值得到每個商圈特征的權重。
6.一種基于人工智能和大數(shù)據(jù)的商場選址系統(tǒng),包括存儲器、處理器以及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序,其特征在于,所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權利要求1-5任一項所述方法的步驟。
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