[發明專利]基于開源數據挖掘的商業網點選址方法、系統、設備及介質

在審

• 申請號: 202110332552.2
• 申請日: 2021-03-29
• 公開（公告）號: CN112990976A
• 公開（公告）日: 2021-06-18
• 發明（設計）人: 魏宗財;劉雨飛;魏紓晴;彭丹麗;陳旭華;劉晨瑜;唐琦婧
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06F16/2458;G06F16/29
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 李君

1.一種基于開源數據挖掘的商業網點選址方法，其特征在于，所述方法包括：

通過多源數據開放平臺獲取目標區域的數據；

對所述目標區域進行網格劃分并編號，并依據獲取的數據構建聚類選址的指標體系；

對所述目標區域的數據進行預處理；

根據預處理后的數據，分別鏈接劃分的網格，統計所述指標體系中每項影響因素的值；

根據所述網格的編號，將所述指標體系中每項影響因素的值進行統計，并運用兩步聚類算法進行分析；

根據兩步聚類算法的分析結果，給予不同類別、不同規模的商業網點的選址建議。

2.根據權利要求1所述的商業網點選址方法，其特征在于，所述對所述目標區域進行網格劃分并編號，每一個網格是選址的基本單元，并依據獲取的數據構建聚類選址的指標體系，具體包括：

提取所述目標區域的邊界，創建網格面要素覆蓋所述目標區域邊界并依據邊界進行裁剪，得到對應編號的網格；

根據商業網點選址需要考慮的因素，將聚類指標分為人口因素、共享單車出行因素、商鋪租金因素、交通綜合因素、商業聚集度因素、土地利用因素六大類。

3.根據權利要求1所述的商業網點選址方法，其特征在于，所述目標區域的數據包括人口密度、共享單車出行、商鋪租金、城市道路交通、商業POI、土地利用數據；其中，商業POI數據包括餐飲類商業POI、金融類商業POI、購物類商業POI數據；

所述對所述目標區域的數據進行預處理，具體包括：

根據人口密度柵格數據，基于自然間斷點分級法分為五類，對應區間由低到高賦值，得到人口重分類柵格圖，并將人口重分類柵格圖轉化為有序類別變量；

根據共享單車出行數據，選擇線追蹤間隔工具，基于起始點與結束點進行線追蹤分析，得到共享單車的路徑線數據；

利用核密度估計法，選取租金字段處理商鋪租金數據，得到商鋪租金評價柵格圖；根據得到的商鋪租金評價柵格圖，基于自然間斷點分級法分類，對應區間由低到高賦值，得到商鋪租金重分類柵格圖，并將商鋪租金重分類柵格圖轉化為有序類別變量；

利用核密度估計法處理商業POI數據，分別得到餐飲類、購物類、金融類商業聚集度分布柵格圖；

根據得到的餐飲類、購物類、金融類商業聚集度分布柵格圖，基于自然間斷點分級法分類，對應區間由低到高賦值，得到餐飲類、購物類、金融類商業聚集度重分類柵格圖，并將所有的重分類柵格圖轉化為有序類別變量；

針對城市道路交通數據中的城市主干道POI數據、次干道POI數據、城市地鐵站點POI數據和城市公交站點POI數據，分別根據距離對城市主干道、城市次干道、公交站點和地鐵站點建立緩沖區，并根據距離的遠近對各緩沖區賦值，將城市主干道、城市次干道、公交站點和地鐵站點轉變為有序類別變量；

將土地利用現狀圖轉化成矢量數據，對商業地塊和非商業地塊賦值分別賦值，得到土地利用分類面要素。

4.根據權利要求3所述的商業網點選址方法，其特征在于，所述根據預處理后的數據，分別鏈接劃分的網格，統計所述指標體系中每項影響因素的值，具體包括：

將所述人口重分類柵格圖、商鋪租金重分類柵格圖以及餐飲類、購物類、金融類商業聚集度重分類柵格圖分別轉化成面要素，并分別與所述劃分的網格進行空間鏈接，分別得到人口密度因素評價、商鋪租金因素評價以及餐飲類商業聚集度評價、購物類商業聚集度評價、金融類商業聚集度評價；其中，單個網格的鏈接值取網格內柵格值的平均值；

將所述共享單車的路徑線數據與劃分的網格進行空間鏈接，得到共享單車出行路徑長度因素評價；其中，單個網格的鏈接值取網格內路徑長度的總值；

根據所述城市主干道、城市次干道、公交站點和地鐵站點緩沖區，運用多因子加權疊加分析法，得到交通綜合因素圖；

將交通綜合因素圖轉化成面要素，并與劃分的網格進行空間鏈接，得到城市道路交通因素評價；其中，單個網格的鏈接值取網格內柵格值的平均值；

將土地利用分類面要素與劃分的網格進行空間鏈接，得到土地利用評價；其中，單個網格的鏈接值取網格內要素值的平均值。