[发明专利]一种门店选址的方法、装置

权利要求书

1.一种门店选址方法，其特征在于，包括：

获得待选址门店所属品牌的品牌群像；

根据所述品牌群像和用户所属的特征标签，召回用于为所述待选址门店选址的基础人群数据；

对所述基础人群数据进行聚类处理，获得基础人群数据聚类结果；

根据所述基础人群数据聚类结果，确定为所述待选址门店选择的地址信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得待选址门店所属品牌的品牌群像，包括：

获得所述待选址门店所属品牌的其他已选址门店的消费者特征标签；

确定所述消费者特征标签与预设的品牌特征标签之间的相似度；

将相似度大于预设相似度阈值的品牌特征标签作为预选特征标签，获得由所述预选特征标签组成的品牌群像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获得所述待选址门店所属品牌的其他已选址门店的消费者特征标签，包括：

获得选址服务器发送的其他已选址门店的消费者历史消费数据；根据所述消费者历史消费数据，获得所述消费者特征标签；

或者，

获得所述其他已选址门店的服务器发送的该已选址门店的消费者历史消费数据；根据所述消费者历史消费数据，获得所述消费者的特征标签。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得待选址门店所属品牌的品牌群像包括：

获得选址客户端发送的所述待选址门店所属的品牌信息；

根据所述待选址门店所属的品牌信息，获得所述待选址门店所属品牌的品牌群像。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述品牌群像和用户所属的特征标签，召回用于为所述待选址门店选址的基础人群数据，包括：

获得所述用户所属的特征标签；

依次计算所述用户所属的特征标签与所述品牌群像之间的相似度；

根据所述相似度，获得预设数量的所述用户作为所述基础人群数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述依次计算所述用户所属的特征标签与所述品牌群像之间的相似度，包括：

根据所述用户特征标签，获得用户特征向量；

根据所述品牌特征标签，获得品牌特征向量；

计算所述用户特征向量与所述品牌特征之间的余弦相似度，获得所述用户所述的特征标签与所述品牌群像之间的相似度。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述基础人群数据进行聚类处理，获得基础人群数据聚类结果，包括：

获得基础人群分布区域地图和所述基础人群数据中用户的位置信息；

采用预设大小的网格对所述基础人群分布区域地图进行网格划分，结合所述基础人群数据中用户的位置信息，确定各个网格中用户的密度，将所述各个网格中用户的密度作为所述基础人群数据聚类结果。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述基础人群数据聚类结果，确定为所述待选址门店选择的地址信息，包括：

确认用户密度排在首位的网格的密度中心对应的位置信息作为为所述待选址门店选择的地址信息。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述基础人群数据进行聚类处理，获得基础人群数据聚类结果，包括：

根据预设的聚类半径，对分布在不同位置的用户依次进行聚类分析，确定各个用户的聚类半径内的其他用户数量。

10.一种门店选址方法，其特征在于，所述方法应用于为待选址门店提供地址信息的客户端，包括：

获得服务端发送的为待选址门店选择的地址信息；

展示所述为待选址门店选择的地址信息；

其中，所述为待选址门店选择的地址信息是对基础人群数据进行聚类处理后，基于基础人群数据聚类结果确定的；所述基础人群数据是根据待选址门店所属品牌的品牌群像和用户所述的特征标签召回获得的。