申请/专利权人：北京工商大学;和田师范专科学校

申请日：2023-12-22

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117726369A

主分类号：G06Q30/0204

分类号：G06Q30/0204;G06N3/0442;G06N3/092;G06N3/045;G06F16/29;H04W4/20

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.05#实质审查的生效;2024.03.19#公开

摘要：本发明公布了一种基于手机信令数据的商业区域选址方法及系统，包括：手机信令数据预处理模块、用户行为模式决策模块、用户位置预测模块、推荐商业选址候选地点模块和商业选址决策模块；通过获取手机信令数据、城市道路信息，对手机信令数据进行清洗和预处理；获取手机人群的移动行为、习惯和趋势；设计强化学习算法预测未来的人群分布，考虑区域吸引力、商店的类型和位置。对强化学习算法的预测结果应用核密度分析，生成未来时刻的人群密度，识别热点区域；针对人群密度与道路信息，设计商业选址算法，确定最佳商业选址区域。采用本发明的技术方案，能够更准确地进行商业选址决策，最大程度地满足商业选址的应用需求。

主权项：1.一种基于手机信令数据的商业区域选址方法，其特征是，包括如下步骤：步骤一、获取手机信令数据、城市道路数据、城市POI数据，对数据进行清洗和预处理；步骤二、根据POI数据与手机信令数据，设计用户行为模式计算方法，根据计算得到的语义特征，将用户行为模式划分为多个类别；计算方法表示为： 其中，Featurij表示第i个用户的第j条数据所代表的语义特征；n表示POI类型集合中数据的数量；αn表示第n个POI类型集合中数据的距离权重；βn表示第n个POI类型集合中数据的时间权重；Distance表示第n个POI地点与用户位置的距离；Time表示用户语义轨迹中的起始时间与当前POI工作时间的交集时长；步骤三、根据用户的行为模式和手机信令数据，构建强化学习算法的训练数据集，包括用户在不同地点和时间的行为历史，以及每个行为的奖励信息；包括如下过程：31根据步骤一中得到的手机信令数据的位置信息与时间信息，与步骤二中得到的用户语义特征，得到当前用户的移动轨迹与行为模式序列；32将每个用户的轨迹与行为模式序列，作为训练数据；每条训练数据包含的字段为：uid,lat,lon,feature；其中，uid表示用户的身份标识符，lat表示运营商在时间段内记录用户所在位置的纬度，lon表示运营商在时间段内记录到用户所在位置的经度，feature为用户的行为模式；33对训练数据中每个用户的轨迹与行为模式序列设置奖励数值，用于表示用户行为的好坏；步骤四、构建用户出行分布强化学习位置预测模型，实现用户位置未来分布情况的预测；基于历史数据和奖励信息，预测得到用户在不同地点的分布情况，以及每个地区内未来时间段的用户数量；包括：41基于注意力机制的长短期记忆网络构建用户出行分布强化学习位置预测模型，并使用用户出行的轨迹与行为模式作为训练数据集，将每个用户当天最后的位置作为模型预测目标，对位置预测模型进行训练；42针对位置预测模型定义强化学习算法中的环境、智能体、动作、奖励,用于在模型训练中对模型进行调整；环境是用户的历史移动轨迹与预测模型的结果，环境与智能体进行交互，通过智能体的动作来进行更新状态；智能体的动作决定是否保留位置预测模型计算出的移动轨迹预测结果，动作是二进制序列，如果保留位置预测模型提供的结果，则设置其二进制为1，不保留则为0；奖励是根据位置预测结果的正确性进行分配的值；如果保留的预测结果正确，则获得相应的奖励值；在每一个时间步中，计算当前行动的奖励，并将其进行累计；43利用训练好的用户出行分布强化学习位置预测模型，基于用户的轨迹进行未来位置的预测；即输入单个用户出行的轨迹信息，模型预测得到用户未来的位置；对所有用户的出行进行预测，即可得到用户出行分布结果；步骤五、采用核密度分析方法对各地区用户数量进行核密度分析，选定人群密度高的地区作为商业选址的候选区域；步骤六、利用城市道路数据、候选区域POI数据与商业选址候选区域数据，基于商业选址的影响因素设计商业选址算法，获得商业选址策略，包括商业建设位置、商业类型和运营时间；包括如下过程：61定义商业选址的影响因素，包括：繁荣度、竞争度、客流量、交通可达度；其中，繁荣度基于POI反映该地区的繁荣性，表示为： 其中，Pl,p表示单元格l的繁荣度；k表示单元格内POI种类；Nl表示单元格l内所有类型POI数量的总和；Nl,k表示单元格l内属于k类POI的数量；竞争度表示该地区中待选POI类型与当前相同POI的关系，表示为： 其中，Pl,c表示单元格l的竞争度，α为权重系数，Nl,k表示单元格l内属于k类POI的数量，N为当前单元格内相同种类POI的数量；客流量为人群密度，表示为：Pl,f＝α*countn其中，Pl,f表示单元格l的客流量，countn表示预测单元格l内的人口数量；交通可达度为该地区在指定地区进行选址推荐与主干道之间的距离，表示为： 其中，Pl,t表示单元格l内的交通可达性，distance表示选址地点与主干道的距离；62商业选址评分算法定义为：P＝αPl,p+βPl,c+χPl,f+δPl,t其中，α、β、χ、δ均为权重系数，取值为[-1,1]；P表示在该区域建立某种商业POI获取的得分，代表该地区使某种商业POI的利润概率；63根据商业选址算法对目标地址的评分，确定评分最高的地址作为目标门店地址；通过上述步骤，即可实现基于手机信令数据的商业区域选址。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京工商大学;和田师范专科学校 一种基于手机信令数据的商业区域选址方法及系统

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD