[发明专利]选址的推荐方法、装置、电子设备和可读存储介质

权利要求书

1.一种选址的推荐方法，其特征在于，包括：

根据多个候选选址区域内的人口数据和市场数据，从所述多个候选选址区域内确定第一选址区域；

对所述第一选址区域进行多层级网格划分，以得到选址候选网格集；

获取所述多个候选选址区域内的门店样本；

对所述门店样本所在区域进行多层级网格划分，以得到样本网格数据集；

根据选址影响数据分别计算所述选址候选网格集中网格对应的第一特征向量，和所述样本网格数据集中网格对应的第二特征向量；

根据所述第一特征向量和所述第二特征向量，推荐目标选址区域。

2.根据权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，所述根据多个候选选址区域内的人口数据和市场数据，从所述多个候选选址区域内确定第一选址区域，包括：

根据所述人口数据和所述市场数据，确定每个所述候选选址区域对应的市场增量；

选取所述市场增量高于增量阈值的所述候选选址区域，作为第二选址区域；

统计所述第二选址区域内的第一份额和第二份额；

根据所述第一份额和所述第二份额，确定市场份额增量；

选取所述市场份额增量高于份额阈值的所述第二选址区域，作为第三选址区域；

针对所述第三选址区域，计算区域容量；

输出所述区域容量大于预设数量的所述第三选址区域，作为所述第一选址区域。

3.根据权利要求2所述的推荐方法，其特征在于，所述根据所述人口数据和市场数据，确定每个所述候选选址区域对应的市场增量的步骤，具体包括：

根据所述人口数据，计算所述候选选址区域的人口占比；

根据市场数据，计算销量占比和存量用户占比；

根据所述人口占比、所述销量占比和所述存量用户占比，确定所述市场增量。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的推荐方法，其特征在于，所述对所述第一选址区域进行多层级网格划分，以得到选址候选网格集的步骤，具体包括：

根据预设叉树组织中的起始层级和终止层级对所述第一选址区域进行逐级网格划分；

将划分后的网格中包括已有门店的网格进行去除处理，得到所述选址候选网格集。

5.根据权利要求1至3中任一项所述的推荐方法，其特征在于，所述根据选址影响数据分别计算所述选址候选网格集中网格对应的第一特征向量的步骤，具体包括：

对所述选址影响数据进行空间化处理，以得到处理后的影响数据网格；

将所述影响数据网格与所述选址候选网格集进行空间对齐处理；

利用单因素特征选择方法对所述选址候选网格集中的网格进行特征选取，得到第一特征；

利用后向逐步选择方法对所述第一特征进行特征选取，得到第一特征向量。

6.根据权利要求1至3中任一项所述的推荐方法，其特征在于，所述样本网格数据集包括第一样本网格数据集和第二样本网格数据集，所述根据选址影响数据分别计算所述样本网格数据集中网格对应的第二特征向量的步骤，具体包括：

对所述选址影响数据进行空间化处理，以得到处理后的影响数据网格；

将所述影响数据网格与所述第一样本网格数据集进行空间对齐处理，以得到所述第一样本网格数据集中网格对应的第二特征向量，作为第一样本特征向量；

将所述影响数据网格与所述第二样本网格数据集进行空间对齐处理，以得到所述第二样本网格数据集中网格对应的第二特征向量，作为第二样本特征向量。

7.根据权利要求1至3中任一项所述的推荐方法，其特征在于，根据所述第一特征向量和所述第二特征向量，推荐目标选址区域的步骤，具体包括：

选取所述选址候选网格集和所述样本网格数据集中相同层级的网格分别对应的第一特征向量和第二特征向量；

计算所述第一特征向量和所述第二特征向量的相似度，得到网格推荐指标；

根据所述网格推荐指标推荐下一层级的推荐网格；

直至根据所述多层级网格划分的终止层级的网格对应的所述第一特征向量和所述第二特征向量的相似度，得到所述目标选址区域。