[發(fā)明專利]一種基于LightGBM模型的汽車服務(wù)連鎖企業(yè)開(kāi)店選址方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110015599.6
• 申請(qǐng)日: 2021-01-06
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112668803B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-02-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李紅兵
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海闌途信息技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06Q10/04
• 分類號(hào): G06Q10/04;G06Q30/02;G06Q10/06
• 代理公司: 上海金盛協(xié)力知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31242
• 代理人: 嚴(yán)帥

1.一種基于LightGBM模型的汽車服務(wù)連鎖企業(yè)開(kāi)店選址方法，其特征在于，該方法包括：

a、將任一家樣本門店的位置信息、和該家樣本門店下單用戶在注冊(cè)時(shí)填寫的居住/辦公地址進(jìn)行六邊形網(wǎng)格邊長(zhǎng)為固定值的H3編碼，得到該家樣本門店所處的地理網(wǎng)格和其下單用戶居住/辦公地址所屬的地理網(wǎng)格；將居住/辦公地址位于圍繞該家樣本門店所處地理網(wǎng)格四周形成N層環(huán)狀分布、且包括該樣本門店所處的地理網(wǎng)格在內(nèi)的多個(gè)區(qū)域網(wǎng)格、最近一定時(shí)間段內(nèi)的下單用戶產(chǎn)生的收益，合并到相關(guān)用戶各自居住/辦公地址所處的一個(gè)所述區(qū)域網(wǎng)格中；其中、所述區(qū)域網(wǎng)格與該樣本門店的地理網(wǎng)格形狀、大小一致，每個(gè)所述區(qū)域網(wǎng)格的收益作為一個(gè)收益樣本；

b、對(duì)于每個(gè)收益樣本分別以所述區(qū)域網(wǎng)格、樣本門店、城市作為粒度進(jìn)行多層次多粒度的特征構(gòu)造，并根據(jù)構(gòu)造好的特征收集對(duì)應(yīng)的特征數(shù)據(jù)；

c.將所有的所述收益樣本以及其對(duì)應(yīng)的特征數(shù)據(jù)構(gòu)成數(shù)據(jù)集，使用所述數(shù)據(jù)集對(duì)lightGBM模型進(jìn)行訓(xùn)練、基于該模型輸出的不同特征重要程度進(jìn)行特征篩選，采用篩選后的特征作為預(yù)測(cè)特征集合；

d.從每個(gè)所述收益樣本以及其對(duì)應(yīng)的特征數(shù)據(jù)構(gòu)成數(shù)據(jù)集抽取所述預(yù)測(cè)特征集合中每個(gè)特征對(duì)應(yīng)的特征數(shù)據(jù)值構(gòu)成開(kāi)店選址收益預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，使用所述開(kāi)店選址收益預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)lightGBM模型進(jìn)行訓(xùn)練得到開(kāi)店選址收益預(yù)測(cè)模型；

e.對(duì)所述開(kāi)店候選點(diǎn)進(jìn)行與步驟a中相同的H3編碼，收集開(kāi)店候選點(diǎn)所處地理網(wǎng)格四周形成N層環(huán)狀分布、且包含該家樣本門店所處地理網(wǎng)格的多個(gè)邊長(zhǎng)為所述固定值的六邊形區(qū)域網(wǎng)格內(nèi)、所述最近一定時(shí)間段內(nèi)對(duì)應(yīng)于所述預(yù)測(cè)特征集合中每個(gè)特征對(duì)應(yīng)的特征數(shù)據(jù)構(gòu)成開(kāi)店候選點(diǎn)特征數(shù)據(jù)集，將所述開(kāi)店候選點(diǎn)特征數(shù)據(jù)集輸入到所述開(kāi)店選址收益預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)開(kāi)店候選點(diǎn)產(chǎn)生的收益。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用所述開(kāi)店選址收益預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)lightGBM模型進(jìn)行訓(xùn)練得到開(kāi)店選址收益預(yù)測(cè)模型，包括：使用所述開(kāi)店選址收益預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)lightGBM分類模型進(jìn)行訓(xùn)練得到初步開(kāi)店選址收益預(yù)測(cè)模型；將部分實(shí)際收益樣本對(duì)應(yīng)于所述預(yù)測(cè)特征集合中每個(gè)特征對(duì)應(yīng)的特征數(shù)據(jù)構(gòu)成測(cè)試特征數(shù)據(jù)集對(duì)所述初步開(kāi)店選址收益預(yù)測(cè)模型進(jìn)行測(cè)試，調(diào)整所述初步開(kāi)店選址收益預(yù)測(cè)模型的參數(shù)、當(dāng)其預(yù)測(cè)結(jié)果與所述部分實(shí)際收益樣本最接近時(shí)，將所述初步開(kāi)店選址收益預(yù)測(cè)模型作為開(kāi)店選址收益預(yù)測(cè)模型。

3.如權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步驟a中，所述六邊形網(wǎng)格邊長(zhǎng)設(shè)為461米；所述將居住/辦公地址位于圍繞該家樣本門店所處地理網(wǎng)格四周形成N層環(huán)狀分布的多個(gè)區(qū)域網(wǎng)格內(nèi)的下單用戶產(chǎn)生的收益，合并到每個(gè)用戶相關(guān)用戶各自居住/辦公地址所處的一個(gè)區(qū)域網(wǎng)格中，具體為：將居住/辦公地址位于圍繞該家樣本門店所處地理網(wǎng)格四周形成7層分布、且包含該家樣本門店所處地理網(wǎng)格在內(nèi)的169個(gè)區(qū)域網(wǎng)格內(nèi)，在所述最近一定時(shí)間段內(nèi)的下單用戶產(chǎn)生的收益，合并到相關(guān)用戶各自居住/辦公地址所處的一個(gè)所述區(qū)域網(wǎng)格內(nèi)。

4.如權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步驟b中以所述區(qū)域網(wǎng)格作為粒度進(jìn)行特征構(gòu)造包括：每個(gè)區(qū)域網(wǎng)格內(nèi)的人群特征、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手特征、每個(gè)區(qū)域網(wǎng)格到該樣本門店的交通便利性以及每個(gè)區(qū)域網(wǎng)格的商住屬性；每個(gè)所述區(qū)域網(wǎng)格內(nèi)人群特征包括：用戶總數(shù)，小區(qū)戶數(shù)、建筑物數(shù)、建筑物的平均年代、平均房?jī)r(jià)；每個(gè)區(qū)域網(wǎng)格的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手特征包括：分別以所述每個(gè)區(qū)域網(wǎng)格中心為中心點(diǎn)，分別匯總半徑1公里、3公里、5公里范圍內(nèi)的汽修門店數(shù)、洗車美容門店數(shù)據(jù)以及4S汽車店數(shù)；每個(gè)區(qū)域網(wǎng)格到該樣本門店的交通便利性包括：該區(qū)域網(wǎng)格中心點(diǎn)到所述樣本門店所在地理網(wǎng)格中心點(diǎn)的直線距離、導(dǎo)航距離以及所述導(dǎo)航距離和所述直線距離的比值。