[發明專利]一種基于聯邦學習的門店銷量預測方法及裝置

在審

• 申請號: 202210076896.6
• 申請日: 2022-01-24
• 公開（公告）號: CN114092164A
• 公開（公告）日: 2022-02-25
• 發明（設計）人: 田鵬飛;吳丹;孫偉
• 申請（專利權）人: 億景智聯（北京）科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06K9/62
• 代理公司: 北京智丞瀚方知識產權代理有限公司 11810
• 代理人: 劉化帥

1.一種基于聯邦學習的門店銷量預測方法，其特征在于，包括：

基于第一數據源的空間網格劃分，為每個所述空間網格建立第一畫像數據；

基于第二數據源的現有門店，為每個現有門店建立第二畫像數據；

將所述第一畫像數據和第二畫像數據上傳到聯邦學習平臺進行模型訓練，并基于訓練好的模型，輸入門店預選點計算銷量。

2.根據權利要求1所述基于聯邦學習的門店銷量預測方法，其特征在于，所述第一畫像數據包括：人口總量、人口增長率、人口密度、年齡分布、流動特點、家庭特點、收入情況、購買力指數、民族、學歷及職業構成、天氣、節假日和流動人口數量；所述第二畫像數據包括：門店位置、所處商圈及商場、業態類型和周邊要素以及每天的各品類的銷售額。

3.根據權利要求1所述基于聯邦學習的門店銷量預測方法，其特征在于，所述空間網格劃分，包括：

獲取空間數據；

將所述空間數據按照預設分割密度進行分割，形成空間網格。

4.根據權利要求3所述基于聯邦學習的門店銷量預測方法，其特征在于，所述空間數據包括：連續空間數據和分段空間數據，所述連續空間數據是指一個連續的空間的數據，所述分段空間數據是指兩個或者多個互不關聯的空間的數據。

5.根據權利要求1所述基于聯邦學習的門店銷量預測方法，其特征在于，所述現有門店包括：具有相似或者相同產品門店。

6.一種基于聯邦學習的門店銷量預測裝置，其特征在于，包括：

第一數據模塊，用于基于第一數據源的空間網格劃分，為每個所述空間網格建立第一畫像數據；

第二數據模塊，用于基于第二數據源的現有門店，為每個現有門店建立第二畫像數據；

結果模塊，用于將所述第一畫像數據和第二畫像數據上傳到聯邦學習平臺進行模型訓練，并基于訓練好的模型，輸入門店預選點計算銷量。

7.根據權利要求6所述基于聯邦學習的門店銷量預測裝置，其特征在于，所述第一畫像數據包括：人口總量、人口增長率、人口密度、年齡分布、流動特點、家庭特點、收入情況、購買力指數、民族、學歷及職業構成、天氣、節假日和流動人口數量；所述第二畫像數據包括：門店位置、所處商圈及商場、業態類型和周邊要素以及每天的各品類的銷售額。

8.根據權利要求6所述基于聯邦學習的門店銷量預測裝置，其特征在于，所述第一數據模塊包括：

獲取單元，用于獲取空間數據；

劃分單元，用于將所述空間數據按照預設分割密度進行分割，形成空間網格。

9.根據權利要求8所述基于聯邦學習的門店銷量預測裝置，其特征在于，所述空間數據包括：連續空間數據和分段空間數據，所述連續空間數據是指一個連續的空間的數據，所述分段空間數據是指兩個或者多個互不關聯的空間的數據。

10.根據權利要求6所述基于聯邦學習的門店銷量預測裝置，其特征在于，所述現有門店包括：具有相似或者相同產品門店。