一种融合多源数据的连锁企业选址推荐方法

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。

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