[发明专利]选址特征筛选方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种选址特征筛选方法，其特征在于，所述方法包括：

获取选址地块数据，并对所述选址地块数据进行特征化处理，得到初始选址特征；

对所述初始选址特征进行时空过滤处理，基于时序均值阈值筛选与因变量空间分异关系相匹配的初始选址特征；

对所述与因变量空间分异关系相匹配的初始选址特征进行时序聚类分析，筛选与时空相关性相匹配的初始选址特征，得到目标选址特征，以实现通过所述目标选址特征确定与目标对象相匹配的选址位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取选址地块数据，并对所述选址地块数据进行特征化处理，得到初始选址特征，包括：

通过开源集群计算框架对所述选址地块数据按照时间维度进行数据拆解，得到时间维度的选址地块数据；

通过所述通过开源集群计算框架对所述时间维度的选址地块数据，进行特征提取以及特征归一化处理，得到归一化的初始选址特征；

基于所述归一化的初始选址特征的熵值，对所述归一化的初始选址特征进行特征删除处理，得到所述初始选址特征。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述初始选址特征进行时空过滤处理，基于时序均值阈值筛选与因变量空间分异关系相匹配的初始选址特征，包括：

对所述初始选址特征进行数据转换处理，确定所述初始选址特征对应的因变量和自变量；

根据所述初始选址特征对应的因变量和自变量，确定所述因变量和自变量的关联关系值；

计算所述关联关系值的时间序列均值，并基于所述时序均值阈值对所述关联关系值的时间序列均值进行筛选，得到与所述时序均值阈值相匹配的关联关系值的时间序列均值；

根据与所述时序均值阈值相匹配的关联关系值的时间序列均值，确定与因变量空间分异关系相匹配的初始选址特征。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述与因变量空间分异关系相匹配的初始选址特征进行时序聚类分析，筛选与时空相关性相匹配的初始选址特征，得到目标选址特征，包括：

确定与因变量空间分异关系相匹配的初始选址特征对应的关联关系值；

确定与所述选址地块数据相匹配的聚类数目；

根据所述聚类数目，对所述关联关系值进行聚类处理，得到所述关联关系值的聚类结果；

根据所述关联关系值的聚类结果，筛选与时空相关性相匹配的初始选址特征，得到目标选址特征。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取待处理的兴趣点数据集合；

对所述兴趣点数据集合中的兴趣点进行组合，形成相应的兴趣点样本对；

利用所述目标选址特征，通过兴趣点选择模型的特征组合网络，提取与所述兴趣点样本对相对应的特征向量；

通过所述兴趣点选择模型的排序网络，对所述兴趣点样本对相对应的特征向量进行排序处理，确定与所述目标选址特征相匹配的兴趣点。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取不同数据源中的兴趣点数据；

对所述兴趣点数据的数据源进行分类；

基于目标选址特征，对所述兴趣点的数据源的分类结果，确定所述不同数据源中的同一兴趣点；

将归属于同一兴趣点的兴趣点数据进行聚合，以获得所述兴趣点的完整的详细信息。

7.一种选址特征筛选装置，其特征在于，所述装置包括：

信息传输模块，用于获取选址地块数据，并对所述选址地块数据进行特征化处理，得到初始选址特征；

信息处理模块，用于对所述初始选址特征进行时空过滤处理，基于时序均值阈值筛选与因变量空间分异关系相匹配的初始选址特征；

所述信息处理模块，用于对所述与因变量空间分异关系相匹配的初始选址特征进行时序聚类分析，筛选与时空相关性相匹配的初始选址特征，得到目标选址特征，以实现通过所述目标选址特征确定与目标对象相匹配的选址位置。