[发明专利]一种选址模型构建和选址方法、装置及设备在审
| 申请号: | 201811428103.2 | 申请日: | 2018-11-27 |
| 公开(公告)号: | CN110009379A | 公开(公告)日: | 2019-07-12 |
| 发明(设计)人: | 唐毅力 | 申请(专利权)人: | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号: | G06Q30/02 | 分类号: | G06Q30/02 |
| 代理公司: | 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 | 代理人: | 林祥 |
| 地址: | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码: | 开曼群岛;KY |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 选址模型 商户 候选位置 交易特征 构建 选址 装置及设备 评级结果 位置特征 位置样本 预设位置 机器学习算法 训练模型 地理 评级 标签 输出 经营 | ||
1.一种选址模型构建方法,该方法包括:
确定用于训练模型的若干商户,针对每个商户:
获得针对该商户经营情况进行评级的结果;
获得该商户的位置信息,根据所述位置信息,确定该商户的目标地理范围内包括的预设位置特征;
根据以下提取交易特征的方法,提取该商户对应位置的交易特征:根据所述位置信息,确定该位置的目标地理范围内包括的参考商户;获得所述参考商户的交易数据,根据所获得的交易数据提取该位置的交易特征;
将所述评级结果作为标签值,并将所述位置特征与交易特征作为特征值,构成该商户对应的位置样本;
根据所构成的若干位置样本,通过机器学习算法训练选址模型。
2.根据权利要求1所述的方法,所述获得针对该商户经营情况进行评级的结果,包括:
获得该商户的交易数据;
根据交易数据中的数据值与评级等级的预设对应关系,将所述交易数据对应的等级确定为该商户的评级结果。
3.根据权利要求1所述的方法,所述参考商户的交易数据,包括:
所述参考商户的线下交易数据,用于表示用户在所述参考商户中进行的线下交易。
4.根据权利要求1所述的方法,所述提取交易特征的方法,还包括:
获取该位置的目标地理范围内进行的线上交易的交易数据;
根据所获得的交易数据提取该位置的交易特征。
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法,所述交易数据包括以下指标数据中的一种或多种:
预设单位时间内的交易量、预设单位时间内的交易用户量、预设周期内的累计交易量、预设周期内的累计交易用户量、和/或交易用户的个人属性数据。
6.根据权利要求5所述的方法,所述根据所获得的交易数据提取该位置的交易特征,包括:
确定所获得的交易数据中包括的各指标数据的值;
根据所确定的值,计算各指标数据的预设对应特征的值。
7.一种基于权利要求1至6任一项所述选址模型的选址方法,该方法包括:
获得候选位置;
确定所述候选位置的目标地理范围内包括的预设位置特征;
根据所述提取交易特征的方法,提取所述候选位置的交易特征;
将所确定的位置特征与所提取的交易特征输入所述选址模型,得到该模型输出的所述候选位置的评级结果,以使用户根据所述评级结果选择商户位置。
8.根据权利要求7所述的方法,所述获得候选位置,包括:
确定若干初始位置,并获得各初始位置的位置信息;
根据所获得的位置信息,判断是否存在需要合并的初始位置;
根据判断结果确定各初始位置对应的候选位置。
9.根据权利要求8所述的方法,所述根据所获得的位置信息,判断是否存在需要合并的初始位置,包括:
根据所获得的位置信息,确定各初始位置间的距离;
判断是否存在至少2个初始位置之间的距离符合预设合并条件;
若是,则为存在需要合并的初始位置;若否,则为不存在需要合并的初始位置。
10.根据权利要求9所述的方法,所述根据判断结果确定各初始位置对应的候选位置,包括:
若判断结果为存在需要合并的初始位置,则对每一组需要合并的初始位置根据所确定的距离进行合并,并将合并得到的位置及不需合并的初始位置确定为候选位置;
若判断结果为不存在需要合并的初始位置,则将各初始位置确定为候选位置。
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