一种融合多源数据的连锁企业选址推荐方法

摘要：

随着连锁企业快速发展,新开设连锁店铺如何有效选址成为一个重要问题.已有关于商业选址推荐的工作大多致力于构建特征的学习模型,在同一个城市为同一个目标进行选址推荐.文中提出一种面向企业内部规模的选址推荐方法,能对不同地址所适合的店铺规模进行推荐.首先利用多源城市数据从地理特征、商业特征和规模特征等多个维度对候选地周围环境进行刻画,在此基础上,针对已知规模的位置推荐和已知位置的规模推荐两种情况,分别提出基于回归和分类的推荐方法.采用真实数据集进行验证,证明了所提方法的有效性.

关键词：商业选址、人工智能、连锁店、实验验证、多源数据、城市计算

所属期刊栏目：42

分类号：TN919-34;TP301.6

资助基金：国家自然科学基金项目61772428;陕西省教育厅专项科研计划项目18JK1169;西北工业大学明德学院科研基金2019XY01L01

在线出版日期：2019-12-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：145-149