[發(fā)明專利]商鋪掉鋪風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型訓(xùn)練方法及裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201911122189.0
• 申請(qǐng)日: 2019-11-15
• 公開（公告）號(hào): CN110866696B
• 公開（公告）日: 2023-05-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 沈思丞;周凡吟;曾途;吳桐;陳文;郭斌
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 成都數(shù)聯(lián)銘品科技有限公司
• 主分類號(hào): G06Q10/0635
• 分類號(hào): G06Q10/0635;G06Q10/067
• 代理公司: 北京市領(lǐng)專知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11590
• 代理人: 張玲;陳益思

本發(fā)明實(shí)施例提供一種商鋪掉鋪風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型訓(xùn)練方法及裝置，所述方法包括：獲取訓(xùn)練樣本集，其中所述訓(xùn)練樣本包括好樣本和壞樣本，每個(gè)樣本中包含多個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)；基于所述訓(xùn)練樣本訓(xùn)練初始模型以獲得目標(biāo)模型；所述目標(biāo)模型用于商鋪掉鋪風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估。訓(xùn)練得到的模型可以直接對(duì)商鋪的掉鋪概率進(jìn)行評(píng)估，提高對(duì)商鋪掉鋪的評(píng)估效率以及評(píng)估精度。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種商鋪掉鋪風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型訓(xùn)練方法及裝置。

背景技術(shù)

近年來，在經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)運(yùn)行、消費(fèi)持續(xù)升級(jí)的態(tài)勢(shì)下，商業(yè)地產(chǎn)整體發(fā)展趨勢(shì)依然向好。但在商業(yè)地產(chǎn)的運(yùn)營中，往往面臨著諸多風(fēng)險(xiǎn)及難題，如商家退租、業(yè)態(tài)調(diào)整以及物業(yè)管理問題等。其中，“掉鋪”(商戶退出經(jīng)營)管理風(fēng)險(xiǎn)是許多商業(yè)地產(chǎn)企業(yè)面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)。出現(xiàn)“掉鋪”不僅會(huì)減少租金收入，而且增加了維護(hù)成本和重新招商成本，給企業(yè)造成巨大的損失。如果能對(duì)“掉鋪”進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)及預(yù)警，及時(shí)對(duì)商鋪進(jìn)行幫扶避免其因經(jīng)營困難而退租，或提前做好后續(xù)招商工作，就能減少商戶退出經(jīng)營帶來的損失，增強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭力。

目前傳統(tǒng)的商鋪掉鋪分析方法主要是通過人工分析預(yù)測(cè)，往往需要經(jīng)歷數(shù)據(jù)搜集、數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)分析、結(jié)果對(duì)比、撰寫報(bào)告等多個(gè)步驟，極大地占用了營銷人員的工作時(shí)間，使得工作效率較低。現(xiàn)代商業(yè)加入大數(shù)據(jù)時(shí)代后，傳統(tǒng)方法的弊端則愈加突顯，使用傳統(tǒng)人工分析方法從海量、高速、低價(jià)值密度的數(shù)據(jù)中提取有用信息難度極大，準(zhǔn)確性及時(shí)效性也不高，更無法進(jìn)行宏觀風(fēng)險(xiǎn)情況監(jiān)控。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供的一種商鋪掉鋪風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型訓(xùn)練方法及裝置，利用訓(xùn)練得到的模型進(jìn)行商鋪掉鋪風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，解決傳統(tǒng)人工分析效率低的問題。

為了實(shí)現(xiàn)上述商鋪掉鋪評(píng)估的精確度和評(píng)估效率的提高，本發(fā)明實(shí)施例提供了以下技術(shù)方案：

本發(fā)明實(shí)施例提供一種商鋪掉鋪風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型訓(xùn)練方法，所述方法包括：獲取訓(xùn)練樣本集，其中所述訓(xùn)練樣本包括好樣本和壞樣本，每個(gè)樣本中包含多個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)；基于所述訓(xùn)練樣本訓(xùn)練初始模型以獲得目標(biāo)模型；所述目標(biāo)模型用于商鋪掉鋪風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估。

可選的，所述多個(gè)指標(biāo)分為多個(gè)指標(biāo)維度，其中每個(gè)指標(biāo)維度對(duì)應(yīng)的所述多個(gè)指標(biāo)中的部分指標(biāo)；基于多個(gè)指標(biāo)維度中的多個(gè)指標(biāo)訓(xùn)練所述初始模型。

可選的，所述基于所述訓(xùn)練樣本訓(xùn)練初始模型以獲得目標(biāo)模型的步驟包括：

劃分時(shí)間區(qū)間，一個(gè)時(shí)間區(qū)間對(duì)應(yīng)一個(gè)子模型；基于訓(xùn)練樣本，按照相同的步驟訓(xùn)練得到每一個(gè)子模型；將訓(xùn)練得到的所有子模型進(jìn)行集成，得到最終的目標(biāo)模型。

本申請(qǐng)還提供一種商鋪掉鋪風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型訓(xùn)練裝置，其包括：獲取模塊，用于獲取訓(xùn)練樣本，其中所述訓(xùn)練樣本包括好樣本和壞樣本，每個(gè)樣本中包含多個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)；訓(xùn)練模塊，用于基于所述訓(xùn)練樣本訓(xùn)練初始模型以獲得目標(biāo)模型；所述目標(biāo)模型用于商鋪掉鋪風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果：

1.通過獲取到的關(guān)于正常運(yùn)行商鋪和已經(jīng)發(fā)生掉鋪的商鋪的多個(gè)指標(biāo)，基于多個(gè)指標(biāo)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練后的模型可以直接對(duì)商鋪的掉鋪概率進(jìn)行評(píng)估，提高商鋪掉鋪的評(píng)估效率以及評(píng)估準(zhǔn)確度。

2.將多個(gè)指標(biāo)劃分成具有針對(duì)性多個(gè)指標(biāo)維度，基于多個(gè)指標(biāo)維度中的指標(biāo)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，可以從訓(xùn)練后的模型對(duì)商鋪掉鋪評(píng)估的結(jié)果中獲取到多個(gè)指標(biāo)維度對(duì)商鋪掉鋪的影響，以使商鋪可以根據(jù)評(píng)估結(jié)果改善經(jīng)營策略，降低商鋪掉鋪風(fēng)險(xiǎn)。

3.在將訓(xùn)練樣本輸入至模型進(jìn)行訓(xùn)練前，將訓(xùn)練樣本中的所有指標(biāo)通過做WOE分箱的方式對(duì)所有指標(biāo)進(jìn)行區(qū)分能力處理，將獲取到的所有指標(biāo)的IV值進(jìn)行比較，只保留下區(qū)分能力強(qiáng)的指標(biāo)，以使提高模型的訓(xùn)練效率和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。

附圖說明