申请/专利权人：北京京东振世信息技术有限公司

申请日：2020-11-25

公开（公告）日：2024-06-14

公开（公告）号：CN113762683B

主分类号：G06F17/00

分类号：G06F17/00;G06Q10/06

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.14#授权;2021.12.24#实质审查的生效;2021.12.07#公开

摘要：本发明公开了一种门店选址方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：基于预先拟合的离散选择模型计算不同类型用户在候选点的行为概率；基于预先拟合的多元回归模型计算所述候选点的用户流量；根据所述不同类型用户在候选点的行为概率、所述候选点的用户流量和各个物品的运营信息，计算所述候选点的期望值；根据所述候选点的用户流量和期望值，计算所述候选点的风险评估结果，从而基于所述风险评估结果进行门店选址。该实施方式能够解决门店选址结果不够准确的技术问题。

主权项：1.一种门店选址方法，其特征在于，包括：基于预先拟合的离散选择模型计算不同类型用户在候选点的行为概率；基于预先拟合的多元回归模型计算所述候选点的用户流量；根据所述不同类型用户在候选点的行为概率、所述候选点的用户流量和各个物品的运营信息，计算所述候选点的期望值；其中，根据各个物品的售价、成本、进货量、未售出后的损耗价，以及所述不同类型用户在候选点的行为概率和所述候选点的用户流量计算所述候选点的期望值；根据所述候选点的用户流量和期望值，计算所述候选点的风险评估结果，从而基于所述风险评估结果进行门店选址；其中，基于预先拟合的离散选择模型计算不同类型用户在候选点的行为概率，包括：采用各个门店的历史行为数据和物品的属性信息对混合多项式逻辑模型进行拟合；基于拟合后的混合多项式逻辑模型计算不同类型用户在候选点的行为概率；基于预先拟合的多元回归模型计算所述候选点的用户流量，包括：采用各个门店的门店位置信息和用户流量对多元回归模型进行拟合；基于拟合后的多元回归模型计算所述候选点的用户流量；其中，采用各个门店的门店位置信息和用户流量对多元回归模型进行拟合，包括：构建多元回归模型如下：StoreTraffic＝α1*floor+α2*frontage+α3*competitor+α4*density+ε，采用各个门店的门店位置信息和用户流量对所述多元回归模型的拟合残差进行分布拟合，根据不同门店的历史用户流量StoreTraffic、门店所在楼层floor、门店是否临街frontage、门店周边的其他门店个数competitor、人员流量密集程度等级density对多元回归模型的拟合残差进行分布拟合，得到各个参数α1、α2、α3、α4和残差分布函数ResidualDistribution，其中，ε为该模型的随机误差项，即随机数；基于拟合后的多元回归模型计算所述候选点的用户流量，包括：通过所述残差分布函数生成随机数，所述随机数大于零且小于一；基于拟合后的多元回归模型和所述随机数计算所述候选点的用户流量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京京东振世信息技术有限公司 一种门店选址方法和装置

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