(57)【要約】【課題】周辺要因を客観的で、総合的に考慮して小売店舗評価モデルを構築する。本願は電子装置、小売店舗評価モデルを構築する方法、システム及び記憶媒体に関し、該方法は、クローラシステムにより所定の地図ウェブサイトのｐｏｉデータをクローリングすること、現在の各小売店舗の地理的位置に基づいて周辺のｐｏｉデータを取得し、周辺のｐｏｉデータに基づいてｐｏｉ関連店舗特徴を構築すること、現在の各小売店舗の地理的位置に基づいて周辺の位置情報サービスｌｂｓ情報を取得し、周辺の位置情報サービスｌｂｓ情報に基づいて顧客関連特徴を構築すること、所定の期間内における現在の各小売店舗の新規顧客の数及び収益指標に基づいて各小売店舗を評価すること、各小売店舗に対応するｐｏｉ関連店舗特徴、顧客関連特徴及び評価を利用して所定のソーティングアルゴリズムモデルに対して教師あり学習を行って、小売店舗評価モデルを構築することを含む。
2019533842.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子装置であって、ストレージと、前記ストレージに接続されるプロセッサとを含み、前記ストレージに前記プロセッサに実行可能な小売店舗評価モデルを構築するシステムが記憶され、小売店舗評価モデルを構築する前記システムが前記プロセッサによって実行される時に、
クローラシステムにより所定の地図ウェブサイトのｐｏｉデータをクローリングするステップＳ１と、
現在の各小売店舗の地理的位置に基づいて各小売店舗の周辺のｐｏｉデータを取得し、各小売店舗の周辺のｐｏｉデータに基づいて各小売店舗のｐｏｉ関連店舗特徴を構築するステップＳ２と、
現在の各小売店舗の地理的位置に基づいて各小売店舗の周辺の位置情報サービスｌｂｓ情報を取得し、各小売店舗の周辺の位置情報サービスｌｂｓ情報に基づいて各小売店舗の顧客関連特徴を構築するステップＳ３と、
所定の期間内における現在の各小売店舗の新規顧客の数及び収益指標に基づいて各小売店舗を評価するステップＳ４と、
前記各小売店舗に対応するｐｏｉ関連店舗特徴、顧客関連特徴及び評価を利用して所定のソーティングアルゴリズムモデルに対して教師あり学習を行って、小売店舗評価モデルを構築するステップＳ５と、を実現する
ことを特徴とする電子装置。
【請求項２】
小売店舗評価モデルを構築する前記システムが前記プロセッサによって実行される時に、
新しい小売店舗を選定した後に、新しい小売店舗の地理的位置に対応するｐｏｉ関連店舗特徴及び顧客関連特徴を前記小売店舗評価モデルに入力し、前記小売店舗評価モデルを利用して前記新しい小売店舗を評価するステップをさらに実現する
ことを特徴とする請求項１に記載の電子装置。
【請求項３】
前記ステップＳ２は、
現在の各小売店舗の地理的位置を中心として、各小売店舗の所定の大きさの領域範囲内の対応するｐｏｉデータを取得し、該ｐｏｉデータから所定のタイプの関連店舗を取得するステップＳ２１と、
前記所定のタイプの関連店舗に対して分類及び統計を行い、かつ該小売店舗に関連付けて、該小売店舗のｐｏｉ関連店舗特徴を得るステップＳ２２とを含む
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の電子装置。
【請求項４】
前記ステップＳ３は、
現在の各小売店舗の地理的位置を中心として、各小売店舗の所定の大きさの領域範囲内の位置情報サービスｌｂｓ情報を取得するステップＳ３１と、
位置情報サービスｌｂｓ情報に基づいて移動端末の識別情報を取得し、前記移動端末の識別情報に基づいてデータベース内の対応する顧客情報を取得するステップＳ３２と、
前記顧客情報に対して統計及び分析を行い、かつ小売店舗に関連付けて、小売店舗の顧客関連特徴を得るステップＳ３３とを含む
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の電子装置。
【請求項５】
前記ソーティングアルゴリズムモデルは、ランダムフォレストモデルであり、前記ステップ５は、
第１の所定数の小売店舗を取得し、第１の所定数の各小売店舗に対応するｐｏｉ関連店舗特徴、顧客関連特徴及び評価をトレーニングセットとし、
第２の所定数の小売店舗を取得し、第２の所定数の各小売店舗に対応するｐｏｉ関連店舗特徴、顧客関連特徴及び評価を検証セットとし、
前記トレーニングセットを利用してランダムフォレストモデルをトレーニングし、
前記検証セットを利用してトレーニング後のランダムフォレストモデルの評価正確率を検証し、
前記評価正確率が所定の正確率以上であると、トレーニングを終了し、トレーニング後のランダムフォレストモデルを構築された小売店舗評価モデルとして、或いは、前記評価正確率が所定の正確率より小さいと、トレーニングセット内の小売店舗の数を増加させて、改めてトレーニングすることを含む
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の電子装置。
【請求項６】
小売店舗評価モデルを構築する方法であって、
クローラシステムにより所定の地図ウェブサイトのｐｏｉデータをクローリングするステップＳ１と、
現在の各小売店舗の地理的位置に基づいて各小売店舗の周辺のｐｏｉデータを取得し、各小売店舗の周辺のｐｏｉデータに基づいて各小売店舗のｐｏｉ関連店舗特徴を構築するステップＳ２と、
現在の各小売店舗の地理的位置に基づいて各小売店舗の周辺の位置情報サービスｌｂｓ情報を取得し、各小売店舗の周辺の位置情報サービスｌｂｓ情報に基づいて各小売店舗の顧客関連特徴を構築するステップＳ３と、
所定の期間内における現在の各小売店舗の新規顧客の数及び収益指標に基づいて各小売店舗を評価するステップＳ４と、
前記各小売店舗に対応するｐｏｉ関連店舗特徴、顧客関連特徴及び評価を利用して所定のソーティングアルゴリズムモデルに対して教師あり学習を行って、小売店舗評価モデルを構築するステップＳ５とを含む
ことを特徴とする小売店舗評価モデルを構築する方法。
【請求項７】
小売店舗評価モデルを構築する前記方法は、
新しい小売店舗を選定した後に、新しい小売店舗の地理的位置に対応するｐｏｉ関連店舗特徴及び顧客関連特徴を前記小売店舗評価モデルに入力し、前記小売店舗評価モデルを利用して前記新しい小売店舗を評価することをさらに含む
ことを特徴とする請求項６に記載の小売店舗評価モデルを構築する方法。
【請求項８】
前記ステップＳ２は、
現在の各小売店舗の地理的位置を中心として、各小売店舗の所定の大きさの領域範囲内の対応するｐｏｉデータを取得し、該ｐｏｉデータから所定のタイプの関連店舗を取得するステップＳ２１と、
前記所定のタイプの関連店舗に対して分類及び統計を行い、かつ該小売店舗に関連付けて、該小売店舗のｐｏｉ関連店舗特徴を得るステップＳ２２とを含む
ことを特徴とする請求項６又は７に記載の小売店舗評価モデルを構築する方法。
【請求項９】
前記ステップＳ３は、
現在の各小売店舗の地理的位置を中心として、各小売店舗の所定の大きさの領域範囲内の位置情報サービスｌｂｓ情報を取得するステップＳ３１と、
位置情報サービスｌｂｓ情報に基づいて移動端末の識別情報を取得し、前記移動端末の識別情報に基づいてデータベース内の対応する顧客情報を取得するステップＳ３２と、
前記顧客情報に対して統計及び分析を行い、かつ小売店舗に関連付けて、小売店舗の顧客関連特徴を得るステップＳ３３とを含む
ことを特徴とする請求項６又は７に記載の小売店舗評価モデルを構築する方法。
【請求項１０】
前記ソーティングアルゴリズムモデルは、ランダムフォレストモデルであり、前記ステップ５は、
第１の所定数の小売店舗を取得し、第１の所定数の各小売店舗に対応するｐｏｉ関連店舗特徴、顧客関連特徴及び評価をトレーニングセットとし、
第２の所定数の小売店舗を取得し、第２の所定数の各小売店舗に対応するｐｏｉ関連店舗特徴、顧客関連特徴及び評価を検証セットとし、
前記トレーニングセットを利用してランダムフォレストモデルをトレーニングし、
前記検証セットを利用してトレーニング後のランダムフォレストモデルの評価正確率を検証し、
前記評価正確率が所定の正確率以上であると、トレーニングを終了し、トレーニング後のランダムフォレストモデルを構築された小売店舗評価モデルとして、或いは、前記評価正確率が所定の正確率より小さいと、トレーニングセット内の小売店舗の数を増加させて、改めてトレーニングすることを含む
ことを特徴とする請求項６又は７に記載の小売店舗評価モデルを構築する方法。
【請求項１１】
小売店舗評価モデルを構築するシステムであって、
クローラシステムにより所定の地図ウェブサイトのｐｏｉデータをクローリングするために用いられるクローリングモジュールと、
現在の各小売店舗の地理的位置に基づいて各小売店舗の周辺のｐｏｉデータを取得し、各小売店舗の周辺のｐｏｉデータに基づいて各小売店舗のｐｏｉ関連店舗特徴を構築するために用いられる第１の構築モジュールと、
現在の各小売店舗の地理的位置に基づいて各小売店舗の周辺の位置情報サービスｌｂｓ情報を取得し、各小売店舗の周辺の位置情報サービスｌｂｓ情報に基づいて各小売店舗の顧客関連特徴を構築するために用いられる第２の構築モジュールと、
所定の期間内における現在の各小売店舗の新規顧客の数及び収益指標に基づいて各小売店舗を評価するために用いられる評価モジュールと、
前記各小売店舗に対応するｐｏｉ関連店舗特徴、顧客関連特徴及び評価を利用して所定のソーティングアルゴリズムモデルに対して教師あり学習を行って、小売店舗評価モデルを構築するために用いられる第３の構築モジュールと、を含む
ことを特徴とする小売店舗評価モデルを構築するシステム。
【請求項１２】
新しい小売店舗を選定した後に、新しい小売店舗の地理的位置に対応するｐｏｉ関連店舗特徴及び顧客関連特徴を前記小売店舗評価モデルに入力し、前記小売店舗評価モデルを利用して前記新しい小売店舗を評価するために用いられる入力モジュールをさらに含む
ことを特徴とする請求項１１に記載の小売店舗評価モデルを構築するシステム。
【請求項１３】
前記第１の構築モジュールは、具体的には、現在の各小売店舗の地理的位置を中心として、各小売店舗の所定の大きさの領域範囲内の対応するｐｏｉデータを取得し、該ｐｏｉデータから所定のタイプの関連店舗を取得し、前記所定のタイプの関連店舗に対して分類及び統計を行い、かつ該小売店舗に関連付けて、該小売店舗のｐｏｉ関連店舗特徴を得るために用いられる
ことを特徴とする請求項１１又は１２に記載の小売店舗評価モデルを構築するシステム。
【請求項１４】
前記第２の構築モジュールは、具体的には、現在の各小売店舗の地理的位置を中心として、各小売店舗の所定の大きさの領域範囲内の位置情報サービスｌｂｓ情報を取得し、位置情報サービスｌｂｓ情報に基づいて移動端末の識別情報を取得し、前記移動端末の識別情報に基づいてデータベース内の対応する顧客情報を取得し、前記顧客情報に対して統計及び分析を行い、かつ小売店舗に関連付けて、小売店舗の顧客関連特徴を得るために用いられる
ことを特徴とする請求項１１又は１２に記載の小売店舗評価モデルを構築するシステム。
【請求項１５】
前記ソーティングアルゴリズムモデルは、ランダムフォレストモデルであり、前記第３の構築モジュールは、具体的には、第１の所定数の小売店舗を取得し、第１の所定数の各小売店舗に対応するｐｏｉ関連店舗特徴、顧客関連特徴及び評価をトレーニングセットとし、第２の所定数の小売店舗を取得し、第２の所定数の各小売店舗に対応するｐｏｉ関連店舗特徴、顧客関連特徴及び評価を検証セットとし、前記トレーニングセットを利用してランダムフォレストモデルをトレーニングし、前記検証セットを利用してトレーニング後のランダムフォレストモデルの評価正確率を検証し、前記評価正確率が所定の正確率以上であると、トレーニングを終了し、トレーニング後のランダムフォレストモデルを構築された小売店舗評価モデルとして、或いは、前記評価正確率が所定の正確率より小さいと、トレーニングセット内の小売店舗の数を増加させて、改めてトレーニングするために用いられる
ことを特徴とする請求項１１又は１２に記載の小売店舗評価モデルを構築するシステム。
【請求項１６】
コンピュータ読取可能な記憶媒体であって、小売店舗評価モデルを構築するシステムが記憶され、小売店舗評価モデルを構築する前記システムがプロセッサによって実行される時に、
クローラシステムにより所定の地図ウェブサイトのｐｏｉデータをクローリングするステップＳ１と、
現在の各小売店舗の地理的位置に基づいて各小売店舗の周辺のｐｏｉデータを取得し、各小売店舗の周辺のｐｏｉデータに基づいて各小売店舗のｐｏｉ関連店舗特徴を構築するステップＳ２と、
現在の各小売店舗の地理的位置に基づいて各小売店舗の周辺の位置情報サービスｌｂｓ情報を取得し、各小売店舗の周辺の位置情報サービスｌｂｓ情報に基づいて各小売店舗の顧客関連特徴を構築するステップＳ３と、
所定の期間内における現在の各小売店舗の新規顧客の数及び収益指標に基づいて各小売店舗を評価するステップＳ４と、
前記各小売店舗に対応するｐｏｉ関連店舗特徴、顧客関連特徴及び評価を利用して所定のソーティングアルゴリズムモデルに対して教師あり学習を行って、小売店舗評価モデルを構築するステップＳ５と、を実現する
ことを特徴とするコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項１７】
小売店舗評価モデルを構築する前記システムが前記プロセッサによって実行される時に、
新しい小売店舗を選定した後に、新しい小売店舗の地理的位置に対応するｐｏｉ関連店舗特徴及び顧客関連特徴を前記小売店舗評価モデルに入力し、前記小売店舗評価モデルを利用して前記新しい小売店舗を評価するステップをさらに実現する
ことを特徴とする請求項１６に記載のコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項１８】
前記ステップＳ２は、
現在の各小売店舗の地理的位置を中心として、各小売店舗の所定の大きさの領域範囲内の対応するｐｏｉデータを取得し、該ｐｏｉデータから所定のタイプの関連店舗を取得するステップＳ２１と、
前記所定のタイプの関連店舗に対して分類及び統計を行い、かつ該小売店舗に関連付けて、該小売店舗のｐｏｉ関連店舗特徴を得るステップＳ２２とを含む
ことを特徴とする請求項１６又は１７に記載のコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項１９】
前記ステップＳ３は、
現在の各小売店舗の地理的位置を中心として、各小売店舗の所定の大きさの領域範囲内の位置情報サービスｌｂｓ情報を取得するステップＳ３１と、
位置情報サービスｌｂｓ情報に基づいて移動端末の識別情報を取得し、前記移動端末の識別情報に基づいてデータベース内の対応する顧客情報を取得するステップＳ３２と、
前記顧客情報に対して統計及び分析を行い、かつ小売店舗に関連付けて、小売店舗の顧客関連特徴を得るステップＳ３３とを含む
ことを特徴とする請求項１６又は１７に記載のコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【請求項２０】
前記ソーティングアルゴリズムモデルは、ランダムフォレストモデルであり、前記ステップＳ５は、
第１の所定数の小売店舗を取得し、第１の所定数の各小売店舗に対応するｐｏｉ関連店舗特徴、顧客関連特徴及び評価をトレーニングセットとし、
第２の所定数の小売店舗を取得し、第２の所定数の各小売店舗に対応するｐｏｉ関連店舗特徴、顧客関連特徴及び評価を検証セットとし、
前記トレーニングセットを利用してランダムフォレストモデルをトレーニングし、
前記検証セットを利用してトレーニング後のランダムフォレストモデルの評価正確率を検証し、
前記評価正確率が所定の正確率以上であると、トレーニングを終了し、トレーニング後のランダムフォレストモデルを構築された小売店舗評価モデルとして、或いは、前記評価正確率が所定の正確率より小さいと、トレーニングセット内の小売店舗の数を増加させて、改めてトレーニングすることを含む
ことを特徴とする請求項１６又は１７に記載のコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
「関連出願の相互参照」
本願は、パリ条約に基づいて２０１７年０９月３０日に中国知識財産局に出願された「電子装置、小売店舗評価モデルを構築する方法及びコンピュータ読取可能な記憶媒体」と題する中国特許出願番号ＣＮ２０１７１０９１４５２３．０の優先権を主張し、該中国特許出願の全体的な内容は参照により本願に組み込まれる。
【０００２】
本願は、通信技術分野に関し、特に電子装置、小売店舗評価モデルを構築する方法、システム及びコンピュータ読取可能な記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００３】
現在、金融業界では、小売店舗のアドレス選択を行う時に、通常は、ビジネス地区や住宅地域の周辺において実地調査をし、人の主観的判断を統合する方式で小売店舗のアドレスの選択をしていた。このような小売店舗のアドレス選択方式は主観的判断を主としており、客観的ではなく、周辺要因を全体的に統合するものでもなく、周辺要因が小売店舗のアドレス選択に及ぼす影響を分析するものでもなかった。したがって、周辺要因の客観的且つ全体的な統合をし、これを基に小売店舗のアドレスの評価を実行するスキームを構築することが、早急に解決すべき問題であった。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本願の目的は、電子装置、小売店舗評価モデルを構築する方法及びコンピュータ読取可能な記憶媒体を提供し、周辺要因の客観的且つ全体的な統合を行う小売店舗の評価モデルを構築することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するために、本願は、ストレージと、前記ストレージに接続されるプロセッサとを含む電子装置を提供し、前記ストレージに前記プロセッサに実行可能な小売店舗評価モデルを構築するシステムが記憶され、小売店舗評価モデルを構築する前記システムが前記プロセッサによって実行される時に、
クローラシステムにより所定の地図ウェブサイトのｐｏｉデータをクローリングするステップＳ１と、
現在の各小売店舗の地理的位置に基づいて各小売店舗の周辺のｐｏｉデータを取得し、各小売店舗の周辺のｐｏｉデータに基づいて各小売店舗のｐｏｉ関連店舗特徴を構築するステップＳ２と、
現在の各小売店舗の地理的位置に基づいて各小売店舗の周辺の位置情報サービスｌｂｓ情報を取得し、各小売店舗の周辺の位置情報サービスｌｂｓ情報に基づいて各小売店舗の顧客関連特徴を構築するステップＳ３と、
所定の期間内における現在の各小売店舗の新規顧客の数及び収益指標に基づいて各小売店舗を評価するステップＳ４と、
前記各小売店舗に対応するｐｏｉ関連店舗特徴、顧客関連特徴及び評価を利用して所定のソーティングアルゴリズムモデルに対して教師あり学習を行って、小売店舗評価モデルを構築するステップＳ５と、を実現する。
【０００６】
上記目的を達成するために、本願は小売店舗評価モデルを構築する方法をさらに提供し、前記小売店舗評価モデルを構築する方法は、
クローラシステムにより所定の地図ウェブサイトのｐｏｉデータをクローリングするステップＳ１と、
現在の各小売店舗の地理的位置に基づいて各小売店舗の周辺のｐｏｉデータを取得し、各小売店舗の周辺のｐｏｉデータに基づいて各小売店舗のｐｏｉ関連店舗特徴を構築するステップＳ２と、
現在の各小売店舗の地理的位置に基づいて各小売店舗の周辺の位置情報サービスｌｂｓ情報を取得し、各小売店舗の周辺の位置情報サービスｌｂｓ情報に基づいて各小売店舗の顧客関連特徴を構築するステップＳ３と、
所定の期間内における現在の各小売店舗の新規顧客の数及び収益指標に基づいて各小売店舗を評価するステップＳ４と、
前記各小売店舗に対応するｐｏｉ関連店舗特徴、顧客関連特徴及び評価を利用して所定のソーティングアルゴリズムモデルに対して教師あり学習を行って、小売店舗評価モデルを構築するステップＳ５とを含む。
【０００７】
上記目的を達成するために、本願は、小売店舗評価モデルを構築するシステムをさらに提供し、小売店舗評価モデルを構築する前記システムは、
クローラシステムにより所定の地図ウェブサイトのｐｏｉデータをクローリングするために用いられるクローリングモジュールと、
現在の各小売店舗の地理的位置に基づいて各小売店舗の周辺のｐｏｉデータを取得し、各小売店舗の周辺のｐｏｉデータに基づいて各小売店舗のｐｏｉ関連店舗特徴を構築するために用いられる第１の構築モジュールと、
現在の各小売店舗の地理的位置に基づいて各小売店舗の周辺の位置情報サービスｌｂｓ情報を取得し、各小売店舗の周辺の位置情報サービスｌｂｓ情報に基づいて各小売店舗の顧客関連特徴を構築するために用いられる第２の構築モジュールと、
所定の期間内における現在の各小売店舗の新規顧客の数及び収益指標に基づいて各小売店舗を評価するために用いられる評価モジュールと、
前記各小売店舗に対応するｐｏｉ関連店舗特徴、顧客関連特徴及び評価を利用して所定のソーティングアルゴリズムモデルに対して教師あり学習を行って、小売店舗評価モデルを構築するために用いられる第３の構築モジュールと、を含む。
【０００８】
上記目的を達成するために、本願は、小売店舗評価モデルを構築するシステムが記憶されるコンピュータ読取可能な記憶媒体をさらに提供し、小売店舗評価モデルを構築する前記システムがプロセッサによって実行される時に、
クローラシステムにより所定の地図ウェブサイトのｐｏｉデータをクローリングするステップＳ１と、
現在の各小売店舗の地理的位置に基づいて各小売店舗の周辺のｐｏｉデータを取得し、各小売店舗の周辺のｐｏｉデータに基づいて各小売店舗のｐｏｉ関連店舗特徴を構築するステップＳ２と、
現在の各小売店舗の地理的位置に基づいて各小売店舗の周辺の位置情報サービスｌｂｓ情報を取得し、各小売店舗の周辺の位置情報サービスｌｂｓ情報に基づいて各小売店舗の顧客関連特徴を構築するステップＳ３と、
所定の期間内における現在の各小売店舗の新規顧客の数及び収益指標に基づいて各小売店舗を評価するステップＳ４と、
前記各小売店舗に対応するｐｏｉ関連店舗特徴、顧客関連特徴及び評価を利用して所定のソーティングアルゴリズムモデルに対して教師あり学習を行って、小売店舗評価モデルを構築するステップＳ５と、を実現する。
【発明の効果】
【０００９】
本願の有益な効果は以下のとおりである。本願は各小売店舗のｐｏｉデータに基づくｐｏｉ関連店舗特徴、ｌｂｓ情報に基づく顧客関連特徴及び各小売店舗に対応する評価を利用して小売店舗評価モデルを構築する。ビッグデータに基づくｐｏｉ関連店舗特徴及び顧客関連特徴は、小売店舗に影響する主要な周辺要因である。したがって、ｐｏｉ関連店舗特徴及び顧客関連特徴に基づいて小売店舗評価モデルを構築し、周辺要因の客観的且つ全体的な統合をすることで、店舗のアドレスの全体状況を全面的に評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本願に係る各実施例の選択可能な応用環境模式図である。
【図２】本願に係る小売店舗評価モデルを構築する方法の一実施例の流れの模式図である。
【図３】図２に示すステップＳ２の詳細な流れの模式図である。
【図４】図２に示すステップＳ３の詳細な流れの模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照しながら本願の原理及び特徴を説明する。示される実施例は本願を説明するためのものであり、本願の範囲を制限するものではない。
【００１２】
図１に示すように、図１は、本願に係る各実施例の選択可能な応用環境模式図であり、該応用環境模式図は、電子装置１と、端末装置２とを含む。電子装置１は、ネットワーク、近距離無線通信などの適切な技術によって端末装置２とデータ対話を行うことができる。
【００１３】
前記端末装置２は、ユーザーとキーボード、マウス、リモートコントローラ、タッチパッド又は音声コマンド装置などの方式によりマンマシン相互作用を行う任意の電子製品、例えば、パーソナルコンピュータ、タブレットコンピュータ、スマートフォン、パーソナルデジタルアシスタント（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ、ＰＤＡ）、ゲーム機、ＩＰテレビ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ  Ｔｅｌｅｖｉｓｉｏｎ、ＩＰＴＶ）、スマートウェアラブル装置、ナビゲーション装置などの移動可能な装置、又はデジタルＴＶ、デスクトップコンピュータ、ノート型コンピュータ、サーバなどの固定装置を含むが、それらに限定されない。端末装置２は、ユーザーが小売店舗評価モデルを構築する指令を受信し、かつユーザーが選定する新しい小売店舗の地理的位置などを受信するために用いられる。
【００１４】
前記電子装置１は、予め設定されるか又は記憶される指令に応じて、数値計算及び／又は情報処理を自動的に行うことができる装置である。前記電子装置１はコンピュータであってもよいし、また単一のネットワークサーバ、複数のネットワークサーバで構成されるサーバ群又はクラウドコンピューティングに基づく大量のホスト又はネットワークサーバで構成されるクラウドであってもよく、そのうちクラウドコンピューティングは分散型コンピューティングの一種であり、一組の疎結合コンピュータセットで構成される仮想スーパーコンピュータである。
【００１５】
本実施例において、電子装置１は、システムバスにより相互に通信可能に接続されるストレージ１１と、プロセッサ１２と、ネットワークインタフェース１３とを含むが、それらに限定されず、ストレージ１１にプロセッサ１２に実行可能な小売店舗評価モデルを構築するシステムが記憶される。なお、図１はコンポーネント１１−１３を備える電子装置１のみを示すが、示される全てのコンポーネントを実施することが要求されず、その代わりにより多いか又は少ないコンポーネントを実施できると理解すべきである。
【００１６】
ただし、ストレージ１１は、メモリ及び少なくとも一種の読取可能な記憶媒体を含む。メモリは、電池装置１の実行にバッファを提供し、読取可能な記憶媒体は、フラッシュメモリ、ハードディスク、マルチメディアカード、カード型ストレージ（例えば、ＳＤ又はＤＸストレージなど）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的に消去可能なプログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、プログラマブル読み出し専用メモリ（ＰＲＯＭ）、磁気メモリ、磁気ディスク、コンパクトディスクなどの不揮発性記憶媒体であってもよい。いくつかの実施例において、読取可能な記憶媒体は、電子装置１の内部記憶ユニット、例えば該電子装置１のハードディスクであってもよい。他のいくつかの実施例において、該不揮発性記憶媒体は、電子装置１の外部記憶装置、例えば電子装置１に配置された差込型ハードディスク、スマートメディアカード（Ｓｍａｒｔ  Ｍｅｄｉａ(登録商標)  Ｃａｒｄ、ＳＭＣ）、セキュアデジタル（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ、ＳＤ）カード、フラッシュカード（Ｆｌａｓｈ  Ｃａｒｄ）などであってもよい。本実施例において、ストレージ１１の読取可能な記憶媒体は、一般的に、電子装置１にインストールされるオペレーティングシステム及び各種のアプリケーションソフトウェア、例えば本願の一実施例における小売店舗評価モデルを構築するシステムのプログラムコードなどを記憶するために用いられる。また、ストレージ１１は、さらに既に出力されたか又は出力される各種のデータを一時的に記憶するために用いられる。
【００１７】
前記プロセッサ１２は、いくつかの実施例において、中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ、ＣＰＵ）、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、又は他のデータ処理チップであってもよい。該プロセッサ１２は、一般的に前記電子装置１の全体動作を制御するために用いられ、例えば前記端末装置２とのデータ対話又は通信に関する制御及び処理などを実行する。本実施例において、前記プロセッサ１２は、前記ストレージ１１に記憶されるプログラムコード又は処理データを実行するために用いられ、例えば小売店舗評価モデルを構築するシステムなどを実行する。
【００１８】
前記ネットワークインタフェース１３は、無線ネットワークインタフェース又は有線ネットワークインタフェースを含むことができ、該ネットワークインタフェース１３は、一般的に前記電子装置１と他の電子装置との間に通信接続を確立するために用いられる。本実施例において、ネットワークインタフェース１３は、主に電子装置１と一つ又は複数の端末装置２を接続し、電子装置１と一つ又は複数の端末装置２の間にデータ転送チャネル及び通信接続を確立するために用いられる。
【００１９】
前記小売店舗評価モデルを構築するシステムは、ストレージ１１内に記憶され、ストレージ１１に記憶される少なくとも一つのコンピュータ読取可能な指令を含み、該少なくとも一つのコンピュータ読取可能な指令がプロセッサ１２によって実行されて、本願の各実施例のブロックチェーンに取引を行う方法を実現する。以下に説明するように、該少なくとも一つのコンピュータ読取可能な指令は、その各部の実現する機能に応じて、異なるロジックモジュールに分けられてもよく、本実施例において、クローリングモジュール、第１の構築モジュール、第２の構築モジュール、評価モジュール及び第３の構築モジュールを含む。
【００２０】
ただし、小売店舗評価モデルを構築する前記システムが前記プロセッサ１２によって実行される時に、ステップＳ１と、ステップＳ２と、ステップＳ３と、ステップＳ４と、ステップＳ５とを実現する。
【００２１】
ステップＳ１では、クローラシステムにより所定の地図ウェブサイトのｐｏｉデータをクローリングする。
【００２２】
本実施例において、クローラシステムは、一定のルールに応じてワールドワイドウェブ情報のプログラム又はスクリプトを自動的にクローリングすることができる。本実施例において、クローラシステムにより主流地図ウェブサイトのｐｏｉデータをクローリングする。ただし、主流地図は、グーガー地図、高徳地図、ビング地図、バイドゥ地図、テンセント地図などを含む。一つのｐｏｉデータは表１に示すとおりである。
2019533842.tif 000003
【００２３】
ここで、ｐｏｉデータの各エントリーは、名称、経緯度及び属性という最も基本的な三つの要素を含む。表１において、名称が「＊＊花園小区」で、経緯度が「ｙ３１．１８６９５、ｘ１２０．４９６７」で、属性が「アドレス：浦東新区昌里路２１８号、タイプ：住宅区、タグ：住宅地域」である。
【００２４】
ステップＳ２では、現在の各小売店舗の地理的位置に基づいて各小売店舗の周辺のｐｏｉデータを取得し、各小売店舗の周辺のｐｏｉデータに基づいて各小売店舗のｐｏｉ関連店舗特徴を構築する。
【００２５】
本実施例における小売店舗は、主に金融小売店舗であり、当然ながら、他の小売店舗であってもよい。ただし、現在の各小売店舗は、既存の小売店舗であり、小売店舗の地理的位置は、該小売店舗の経緯度であり、小売店舗の周辺のｐｏｉデータは、例えば該小売店舗の地理的位置からの距離が１キロメートルを超えないｐｏｉデータである。小売店舗の周辺のｐｏｉデータは、該小売店舗の周辺の関連店舗を含み、例えば、金融機関の店舗に対して、人々の密度と密接な関係があるため、金融機関の店舗の関連店舗がモール、地下鉄駅、住宅地及びレストランなどを含んでもよく、本実施例において、小売店舗の関連店舗の種類及び数が該小売店舗のｐｏｉ関連店舗特徴を構成する。
【００２６】
ステップＳ３では、現在の各小売店舗の地理的位置に基づいて各小売店舗の周辺の位置情報サービスｌｂｓ情報を取得し、各小売店舗の周辺の位置情報サービスｌｂｓ情報に基づいて各小売店舗の顧客関連特徴を構築する。
【００２７】
本実施例において、現在の各小売店舗の地理的位置に基づいて各小売店舗の周辺の位置情報サービスｌｂｓ情報、例えば該小売店舗の地理的位置からの距離が１キロメートルを超えない位置情報サービスｌｂｓ情報を取得する。位置情報サービスｌｂｓ情報は、電気通信事業者の無線通信網（例えばＧＳＭ（登録商標）ネットワーク、ＣＤＭＡネットワーク）又は外部測位方式（例えばＧＰＳ）により移動端末ユーザーの位置情報（地理的座標又は測地座標）を取得し、すなわち地理的位置により移動端末ユーザーの携帯電話番号などの端末識別情報を取得でき、移動端末ユーザーの携帯電話番号などの端末識別情報により、データベースにおいてさらに関連付けて顧客の基本情報を取得し、顧客の基本情報は、例えば、年齢、学歴、収入、役職、住宅アドレス、家族メンバーなどを含む。
【００２８】
ただし、所定の時間の該小売店舗の周辺の位置情報サービスｌｂｓ情報を取得することにより、対応するユーザーの基本情報を取得する。複数の所定の時間の該小売店舗の周辺の位置情報サービスｌｂｓ情報も取得でき、該小売店舗の周辺における所定数の位置情報サービスｌｂｓ情報を取得することにより、対応する顧客の基本情報を取得し、これらの顧客の基本情報により該小売店舗の顧客関連特徴を構成する。
【００２９】
ステップＳ４では、所定の期間内における現在の各小売店舗の新規顧客の数及び収益指標に基づいて各小売店舗を評価する。
【００３０】
ただし、所定の期間内（例えば一か月）における小売店舗の新規顧客の数及び収益指標に基づいて該小売店舗を評価する。ただし、銀行類、証券類又は保険類の金融機関の店舗に対して、収益指標は、収益性状況、収益増加状況、資産の質状況及び支払能力状況などを含む。本実施例において、所定の期間内における新規顧客の数が多くなり、収益指標が高くなるほど小売店舗の評価が高くなり、所定の期間内における新規顧客の数が少なくなり、収益指標が低くなるほど小売店舗の評価が低くなる。
【００３１】
他の実施例において、所定の期間内における小売店舗の新規顧客の数及び収益指標に基づいて小売店舗を格付けし、所定の期間内における新規顧客の数が多くなり、収益指標が高くなるほど小売店舗のレベルが高くなり、それを質が高い小売店舗とすることができ、それに対してレベルが低いほど、それを普通小売店舗とすることができる。
【００３２】
ステップＳ５では、前記各小売店舗に対応するｐｏｉ関連店舗特徴、顧客関連特徴及び評価を利用して所定のソーティングアルゴリズムモデルに対して教師あり学習を行って、小売店舗評価モデルを構築する。
【００３３】
ただし、所定のソーティングアルゴリズムモデルは様々であり、好ましくは、本実施例のソーティングアルゴリズムモデルはランダムフォレストモデルである。
【００３４】
一実施例において、各小売店舗に対応するｐｏｉ関連店舗特徴、顧客関連特徴及び評価を利用して所定のソーティングアルゴリズムモデルに対して教師あり学習を行って、小売店舗評価モデルを構築することは、
第１の所定数（例えば１００００）の小売店舗を取得し、第１の所定数の各小売店舗に対応するｐｏｉ関連店舗特徴、顧客関連特徴及び評価をトレーニングセットとし、
第２の所定数（例えば５０００）の小売店舗を取得し、第２の所定数の各小売店舗に対応するｐｏｉ関連店舗特徴、顧客関連特徴及び評価を検証セットとし、
前記トレーニングセットを利用してランダムフォレストモデルをトレーニングし、
前記検証セットを利用してトレーニング後のランダムフォレストモデルの評価正確率を検証し、
前記評価正確率が所定の正確率（例えば０．９８５）以上であると、トレーニングを終了し、トレーニング後のランダムフォレストモデルを構築された小売店舗評価モデルとして、或いは、前記評価正確率が所定の正確率より小さいと、トレーニングセット内の小売店舗の数を増加させて、改めてトレーニングし、トレーニング後のランダムフォレストモデルの評価正確率が所定の正確率以上になると、トレーニングを終了して、該トレーニング後のランダムフォレストモデルを構築された小売店舗評価モデルとすることを含む。
【００３５】
従来技術に比べて、本実施例は、各小売店舗のｐｏｉデータに基づくｐｏｉ関連店舗特徴、ｌｂｓ情報に基づく顧客関連特徴及び各小売店舗に対応する評価を利用して小売店舗評価モデルを構築する。ビッグデータに基づくｐｏｉ関連店舗特徴及び顧客関連特徴は、小売店舗に影響する主要な周辺要因である。したがって、ｐｏｉ関連店舗特徴及び顧客関連特徴に基づいて小売店舗評価モデルを構築し、周辺要因の客観的且つ全体的な統合ができることで、店舗のアドレスの全体状況を全面的に評価することができる。
【００３６】
好ましい実施例において、上記図１の実施例を基として、小売店舗評価モデルを構築する前記システムが前記プロセッサによって実行される時に、
新しい小売店舗を選定した後に、新しい小売店舗の地理的位置に対応するｐｏｉ関連店舗特徴及び顧客関連特徴を前記小売店舗評価モデルに入力し、前記小売店舗評価モデルを利用して前記新しい小売店舗を評価するステップをさらに実現する。
【００３７】
本実施例において、新しい小売店舗を選定した後に、新しい小売店舗の地理的位置及び該新しい小売店舗に対応するｐｏｉデータに基づいて対応するｐｏｉ関連店舗特徴を構築し、新しい小売店舗の地理的位置及び該新しい小売店舗に対応する位置情報サービスｌｂｓ情報に基づいて対応する顧客関連特徴を構築し、そして新しい小売店舗の地理的位置に対するｐｏｉ関連店舗特徴及び顧客関連特徴を小売店舗評価モデルに入力し、該小売店舗評価モデルにより該新しい小売店舗を評価し、周辺要因の客観的且つ全体的な統合ができることで、店舗のアドレスの全体状況の全面的な評価を行い、該新しい小売店舗のアドレス選択の優劣を評価することができる。
【００３８】
好ましい実施例において、上記図１の実施例を基として、上記ステップＳ２は、
現在の各小売店舗の地理的位置を中心として、各小売店舗の所定の大きさの領域範囲内の対応するｐｏｉデータを取得し、該ｐｏｉデータから所定のタイプの関連店舗を取得するステップＳ２１と、
前記所定のタイプの関連店舗に対して分類及び統計を行い、かつ該小売店舗に関連付けて、該小売店舗のｐｏｉ関連店舗特徴を得るステップＳ２２とを含む。
【００３９】
本実施例において、現在の各小売店舗の地理的位置を中心として、各小売店舗の所定の大きさの領域範囲内（例えば、付近の１キロメートル範囲内）の対応するｐｏｉデータを取得し、該ｐｏｉデータから所定のタイプの関連店舗を取得し、関連店舗は、モール、地下鉄駅、住宅地及びレストランなどを含んでもよい。関連店舗の分類（例えば、スーパーマーケット、モールなどがモール類に分けられる）に対して、各類の関連店舗の数を統計し、例えば、モール類に対して、対応するモールの数を統計する。分類し統計された関連店舗を該小売店舗に関連付けて、該小売店舗のｐｏｉ関連店舗特徴を得る。
【００４０】
以上から分かるように、小売店舗のｐｏｉ関連店舗特徴は周辺の関連店舗の種類の数及び各種の関連店舗の数に関連付けられ、周辺の関連店舗の種類の数が多く、各種の関連店舗の数が大きいほど、該小売店舗が質の高い小売店舗になる可能性が高くなる。
【００４１】
好ましい実施例において、上記図１の実施例を基として、上記ステップＳ３は、
現在の各小売店舗の地理的位置を中心として、各小売店舗の所定の大きさの領域範囲内の位置情報サービスｌｂｓ情報を取得し、例えば、所定のある時点に小売店舗から１キロメートル離れる範囲内の位置情報サービスｌｂｓ情報を取得するステップＳ３１と、
位置情報サービスｌｂｓ情報に基づいて移動端末の識別情報を取得し、前記移動端末の識別情報に基づいてデータベース内の対応する顧客情報を取得し、移動端末の識別情報は、携帯電話番号、移動端末装置識別子などを含み、移動端末の識別情報とデータベースにおける大量の顧客データを比較分析し、対応する顧客情報を取得し、顧客情報は、サービス情報及び基本情報を含むステップＳ３２と、
前記顧客情報に対して統計及び分析を行い、かつ小売店舗に関連付けて、小売店舗の顧客関連特徴を得て、ただし、前記顧客情報に対して統計及び分析を行うことは、顧客の年齢層、学歴分布、収入状況、役職分布、住宅アドレス分布、家族メンバーの数などの統計を含み、上記得られた統計分析結果を小売店舗に関連付けて、小売店舗の顧客関連特徴を得るステップＳ３３とを含む。
【００４２】
図２に示すように、図２は、本願に係る小売店舗評価モデルを構築する方法の一実施例の流れの模式図であり、小売店舗評価モデルを構築する前記方法は、ステップＳ１と、ステップＳ２と、ステップＳ３と、ステップＳ４と、ステップＳ５とを含む。
【００４３】
ステップＳ１では、クローラシステムにより所定の地図ウェブサイトのｐｏｉデータをクローリングする。
【００４４】
本実施例において、クローラシステムは、一定のルールに応じてワールドワイドウェブ情報のプログラム又はスクリプトを自動的にクローリングすることができる。本実施例において、クローラシステムにより主流地図ウェブサイトのｐｏｉデータをクローリングする。ただし、主流地図は、グーガー地図、高徳地図、ビング地図、バイドゥ地図、テンセント地図などを含む。一つのｐｏｉデータは上記表１に示すとおりである。ここで、ｐｏｉデータの各エントリーは、名称、経緯度及び属性という最も基本的な三つの要素を含む。表１において、名称が「＊＊花園小区」で、経緯度が「ｙ３１．１８６９５、ｘ１２０．４９６７」で、属性が「アドレス：浦東新区昌里路２１８号、タイプ：住宅区、タグ：住宅地域」である。
【００４５】
ステップＳ２では、現在の各小売店舗の地理的位置に基づいて各小売店舗の周辺のｐｏｉデータを取得し、各小売店舗の周辺のｐｏｉデータに基づいて各小売店舗のｐｏｉ関連店舗特徴を構築する。
【００４６】
本実施例における小売店舗は、主に金融小売店舗であり、当然ながら、他の小売店舗であってもよい。ただし、現在の各小売店舗は、既存の小売店舗であり、小売店舗の地理的位置は、該小売店舗の経緯度であり、小売店舗の周辺のｐｏｉデータは、例えば該小売店舗の地理的位置からの距離が１キロメートルを超えないｐｏｉデータである。小売店舗の周辺のｐｏｉデータは、該小売店舗の周辺の関連店舗を含み、例えば、金融機関の店舗に対して、人々の密度と密接な関係があるため、金融機関の店舗の関連店舗がモール、地下鉄駅、住宅地及びレストランなどを含んでもよく、本実施例において、小売店舗の関連店舗の種類及び数が該小売店舗のｐｏｉ関連店舗特徴を構成する。
【００４７】
ステップＳ３では、現在の各小売店舗の地理的位置に基づいて各小売店舗の周辺の位置情報サービスｌｂｓ情報を取得し、各小売店舗の周辺の位置情報サービスｌｂｓ情報に基づいて各小売店舗の顧客関連特徴を構築する。
【００４８】
本実施例において、現在の各小売店舗の地理的位置に基づいて各小売店舗の周辺の位置情報サービスｌｂｓ情報、例えば該小売店舗の地理的位置からの距離が１キロメートルを超えない位置情報サービスｌｂｓ情報を取得する。位置情報サービスｌｂｓ情報は、電気通信事業者の無線通信網（例えばＧＳＭネットワーク、ＣＤＭＡネットワーク）又は外部測位方式（例えばＧＰＳ）により移動端末ユーザーの位置情報（地理的座標又は測地座標）を取得し、すなわち地理的位置により移動端末ユーザーの携帯電話番号などの端末識別情報を取得でき、移動端末ユーザーの携帯電話番号などの端末識別情報により、データベースにおいてさらに関連付けて顧客の基本情報を取得し、顧客の基本情報は、例えば、年齢、学歴、収入、役職、住宅アドレス、家族メンバーなどを含む。
【００４９】
ただし、所定の時間の該小売店舗の周辺の位置情報サービスｌｂｓ情報を取得することにより、対応するユーザーの基本情報を取得する。複数の所定の時間の該小売店舗の周辺の位置情報サービスｌｂｓ情報も取得でき、該小売店舗の周辺における所定数の位置情報サービスｌｂｓ情報を取得することにより、対応する顧客の基本情報を取得し、これらの顧客の基本情報により該小売店舗の顧客関連特徴を構成する。
【００５０】
ステップＳ４では、所定の期間内における現在の各小売店舗の新規顧客の数及び収益指標に基づいて各小売店舗を評価する。
【００５１】
ただし、所定の期間内（例えば一か月）における小売店舗の新規顧客の数及び収益指標に基づいて該小売店舗を評価する。ただし、銀行類、証券類又は保険類の金融機関の店舗に対して、収益指標は、収益性状況、収益増加状況、資産の質状況及び支払能力状況などを含む。本実施例において、所定の期間内における新規顧客の数が多くなり、収益指標が高くなるほど小売店舗の評価が高くなり、所定の期間内における新規顧客の数が少なくなり、収益指標が低くなるほど小売店舗の評価が低くなる。
【００５２】
他の実施例において、所定の期間内における小売店舗の新規顧客の数及び収益指標に基づいて小売店舗を格付けし、所定の期間内における新規顧客の数が多くなり、収益指標が高くなるほど小売店舗のレベルが高くなり、それを質が高い小売店舗とすることができ、それに対してレベルが低いほど、それを普通小売店舗とすることができる。
【００５３】
ステップＳ５では、前記各小売店舗に対応するｐｏｉ関連店舗特徴、顧客関連特徴及び評価を利用して所定のソーティングアルゴリズムモデルに対して教師あり学習を行って、小売店舗評価モデルを構築する。
【００５４】
ただし、所定のソーティングアルゴリズムモデルは様々であり、好ましくは、本実施例のソーティングアルゴリズムモデルはランダムフォレストモデルである。
【００５５】
一実施例において、各小売店舗に対応するｐｏｉ関連店舗特徴、顧客関連特徴及び評価を利用して所定のソーティングアルゴリズムモデルに対して教師あり学習を行って、小売店舗評価モデルを構築することは、
第１の所定数（例えば１００００）の小売店舗を取得し、第１の所定数の各小売店舗に対応するｐｏｉ関連店舗特徴、顧客関連特徴及び評価をトレーニングセットとし、
第２の所定数（例えば５０００）の小売店舗を取得し、第２の所定数の各小売店舗に対応するｐｏｉ関連店舗特徴、顧客関連特徴及び評価を検証セットとし、
前記トレーニングセットを利用してランダムフォレストモデルをトレーニングし、
前記検証セットを利用してトレーニング後のランダムフォレストモデルの評価正確率を検証し、
前記評価正確率が所定の正確率（例えば０．９８５）以上であると、トレーニングを終了し、トレーニング後のランダムフォレストモデルを構築された小売店舗評価モデルとして、或いは、前記評価正確率が所定の正確率より小さいと、トレーニングセット内の小売店舗の数を増加させて、改めてトレーニングし、トレーニング後のランダムフォレストモデルの評価正確率が所定の正確率以上になると、トレーニングを終了して、該トレーニング後のランダムフォレストモデルを構築された小売店舗評価モデルとすることを含む。
【００５６】
従来技術に比べて、本実施例は、各小売店舗のｐｏｉデータに基づくｐｏｉ関連店舗特徴、ｌｂｓ情報に基づく顧客関連特徴及び各小売店舗に対応する評価を利用して小売店舗評価モデルを構築する。ビッグデータに基づくｐｏｉ関連店舗特徴及び顧客関連特徴は、小売店舗に影響する主要な周辺要因である。したがって、ｐｏｉ関連店舗特徴及び顧客関連特徴に基づいて小売店舗評価モデルを構築し、周辺要因の客観的且つ全体的な統合ができることで、店舗のアドレスの全体状況を全面的に評価することができる。
【００５７】
好ましい実施例において、上記図２の実施例を基として、小売店舗評価モデルを構築する前記方法は、
新しい小売店舗を選定した後に、新しい小売店舗の地理的位置に対応するｐｏｉ関連店舗特徴及び顧客関連特徴を前記小売店舗評価モデルに入力し、前記小売店舗評価モデルを利用して前記新しい小売店舗を評価することをさらに含む。
【００５８】
本実施例において、新しい小売店舗を選定した後に、新しい小売店舗の地理的位置及び該新しい小売店舗に対応するｐｏｉデータに基づいて対応するｐｏｉ関連店舗特徴を構築し、新しい小売店舗の地理的位置及び該新しい小売店舗に対応する位置情報サービスｌｂｓ情報に基づいて対応する顧客関連特徴を構築し、そして新しい小売店舗の地理的位置に対するｐｏｉ関連店舗特徴及び顧客関連特徴を小売店舗評価モデルに入力し、該小売店舗評価モデルにより該新しい小売店舗を評価し、周辺要因の客観的且つ全体的な評価ができることで、店舗のアドレスの全体状況の全面的な評価を行い、該新しい小売店舗のアドレス選択の優劣を評価することができる。
【００５９】
好ましい実施例において、図３に示すように、上記図２の実施例を基として、前記ステップＳ２は、
現在の各小売店舗の地理的位置を中心として、各小売店舗の所定の大きさの領域範囲内の対応するｐｏｉデータを取得し、該ｐｏｉデータから所定のタイプの関連店舗を取得するステップＳ２１と、
前記所定のタイプの関連店舗に対して分類及び統計を行い、かつ該小売店舗に関連付けて、該小売店舗のｐｏｉ関連店舗特徴を得るステップＳ２２とを含む。
【００６０】
本実施例において、現在の各小売店舗の地理的位置を中心として、各小売店舗の所定の大きさの領域範囲内（例えば、付近の１キロメートル範囲内）の対応するｐｏｉデータを取得し、該ｐｏｉデータから所定のタイプの関連店舗を取得し、関連店舗は、モール、地下鉄駅、住宅地及びレストランなどを含んでもよい。関連店舗の分類（例えば、スーパーマーケット、モールなどがモール類に分けられる）に対して、各類の関連店舗の数を統計し、例えば、モール類に対して、対応するモールの数を統計する。分類し統計された関連店舗を該小売店舗に関連付けて、該小売店舗のｐｏｉ関連店舗特徴を得る。
【００６１】
以上から分かるように、小売店舗のｐｏｉ関連店舗特徴は周辺の関連店舗の種類の数及び各種の関連店舗の数に関連付けられ、周辺の関連店舗の種類の数が多く、各種の関連店舗の数が大きいほど、該小売店舗が質の高い小売店舗になる可能性が高くなる。
【００６２】
好ましい実施例において、図４に示すように、上記図2の実施例を基として、前記ステップＳ３は、
現在の各小売店舗の地理的位置を中心として、各小売店舗の所定の大きさの領域範囲内の位置情報サービスｌｂｓ情報を取得し、例えば、所定のある時点に小売店舗から１キロメートル離れる範囲内の位置情報サービスｌｂｓ情報を取得するステップＳ３１と、
位置情報サービスｌｂｓ情報に基づいて移動端末の識別情報を取得し、前記移動端末の識別情報に基づいてデータベース内の対応する顧客情報を取得し、移動端末の識別情報は、携帯電話番号、移動端末装置識別子などを含み、移動端末の識別情報とデータベースにおける大量の顧客データを比較分析し、対応する顧客情報を取得し、顧客情報は、サービス情報及び基本情報を含むステップＳ３２と、
前記顧客情報に対して統計及び分析を行い、かつ小売店舗に関連付けて、小売店舗の顧客関連特徴を得て、ただし、前記顧客情報に対して統計及び分析を行うことは、顧客の年齢層、学歴分布、収入状況、役職分布、住宅アドレス分布、家族メンバーの数などの統計を含み、上記得られた統計分析結果を小売店舗に関連付けて、小売店舗の顧客関連特徴を得るステップＳ３３とを含む。
【００６３】
本願は、小売店舗評価モデルを構築するシステムが記憶されるコンピュータ読取可能な記憶媒体をさらに提供し、小売店舗評価モデルを構築する前記システムがプロセッサによって実行される時に、小売店舗評価モデルを構築する上記方法のステップを実現する。
【００６４】
上記本願の実施例の番号は説明を明瞭にするだけであり、実施例の優劣を示さない。
【００６５】
以上の実施形態の説明により、当業者は上記実施例の方法がソフトウェア及び必要な汎用ハードウェアプラットフォームにより実現することができると明確に分かり、当然のことながらハードウェアにより実現してもよく、しかし、多くの場合に前者が好ましい実施形態である。このような理解に基づいて、本願の技術的解決手段は本質的に従来技術に寄与する部分がソフトウェア製品の形式で体現され、該コンピュータソフトウェア製品は記憶媒体（例えばＲＯＭ／ＲＡＭ、フロッピーディスク、コンパクトディスク）に記憶され、一台の端末装置（携帯電話、コンピュータ、サーバ、エアコン、又はネットワーク装置など）に本願の各実施例の前記方法を実施させるためのいくつかの指令を含む。
【００６６】
以上は本願の好ましい実施例に過ぎず、本願の特許範囲を制限するものではなく、本願の明細書及び図面の内容を利用して行われる等価構造又は等価流れの変換、又は他の関連技術分野に直接的又は間接的に適用することは、いずれも本願の特許保護範囲に属する。
【図１】
2019533842.tif 000004
【図２】
2019533842.tif 000005
【図３】
2019533842.tif 000006
【図４】
2019533842.tif 000007
【手続補正書】
【提出日】平成30年10月12日(2018.10.12)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子装置であって、ストレージと、前記ストレージに接続されるプロセッサとを含み、前記ストレージに前記プロセッサに実行可能な小売店舗評価モデルを構築するシステムが記憶され、小売店舗評価モデルを構築する前記システムが前記プロセッサによって実行される時に、
クローラシステムにより所定の地図ウェブサイトのｐｏｉデータをクローリングするステップＳ１と、
現在の各小売店舗の地理的位置に基づいて各小売店舗の周辺のｐｏｉデータを取得し、各小売店舗の周辺のｐｏｉデータに基づいて各小売店舗のｐｏｉ関連店舗特徴を構築するステップＳ２と、
現在の各小売店舗の地理的位置に基づいて各小売店舗の周辺の位置情報サービスｌｂｓ情報を取得し、各小売店舗の周辺の位置情報サービスｌｂｓ情報に基づいて各小売店舗の顧客関連特徴を構築するステップＳ３と、
所定の期間内における現在の各小売店舗の新規顧客の数及び収益指標に基づいて各小売店舗を評価するステップＳ４と、
前記各小売店舗に対応するｐｏｉ関連店舗特徴、顧客関連特徴及び評価を利用して所定のソーティングアルゴリズムモデルに対して教師あり学習を行って、小売店舗評価モデルを構築するステップＳ５と、を実現する
ことを特徴とする電子装置。
【請求項２】
小売店舗評価モデルを構築する前記システムが前記プロセッサによって実行される時に、
新しい小売店舗を選定した後に、新しい小売店舗の地理的位置に対応するｐｏｉ関連店舗特徴及び顧客関連特徴を前記小売店舗評価モデルに入力し、前記小売店舗評価モデルを利用して前記新しい小売店舗を評価するステップをさらに実現する
ことを特徴とする請求項１に記載の電子装置。
【請求項３】
前記ステップＳ２は、
現在の各小売店舗の地理的位置を中心として、各小売店舗の所定の大きさの領域範囲内の対応するｐｏｉデータを取得し、該ｐｏｉデータから所定のタイプの関連店舗を取得するステップＳ２１と、
前記所定のタイプの関連店舗に対して分類及び統計を行い、かつ該小売店舗に関連付けて、該小売店舗のｐｏｉ関連店舗特徴を得るステップＳ２２とを含む
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の電子装置。
【請求項４】
前記ステップＳ３は、
現在の各小売店舗の地理的位置を中心として、各小売店舗の所定の大きさの領域範囲内の位置情報サービスｌｂｓ情報を取得するステップＳ３１と、
位置情報サービスｌｂｓ情報に基づいて移動端末の識別情報を取得し、前記移動端末の識別情報に基づいてデータベース内の対応する顧客情報を取得するステップＳ３２と、
前記顧客情報に対して統計及び分析を行い、かつ小売店舗に関連付けて、小売店舗の顧客関連特徴を得るステップＳ３３とを含む
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の電子装置。
【請求項５】
前記ソーティングアルゴリズムモデルは、ランダムフォレストモデルであり、前記ステップＳ５は、
第１の所定数の小売店舗を取得し、第１の所定数の各小売店舗に対応するｐｏｉ関連店舗特徴、顧客関連特徴及び評価をトレーニングセットとし、
第２の所定数の小売店舗を取得し、第２の所定数の各小売店舗に対応するｐｏｉ関連店舗特徴、顧客関連特徴及び評価を検証セットとし、
前記トレーニングセットを利用してランダムフォレストモデルをトレーニングし、
前記検証セットを利用してトレーニング後のランダムフォレストモデルの評価正確率を検証し、
前記評価正確率が所定の正確率以上であると、トレーニングを終了し、トレーニング後のランダムフォレストモデルを構築された小売店舗評価モデルとして、或いは、前記評価正確率が所定の正確率より小さいと、トレーニングセット内の小売店舗の数を増加させて、改めてトレーニングすることを含む
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の電子装置。
【請求項６】
小売店舗評価モデルを構築する方法であって、
クローラシステムにより所定の地図ウェブサイトのｐｏｉデータをクローリングするステップＳ１と、
現在の各小売店舗の地理的位置に基づいて各小売店舗の周辺のｐｏｉデータを取得し、各小売店舗の周辺のｐｏｉデータに基づいて各小売店舗のｐｏｉ関連店舗特徴を構築するステップＳ２と、
現在の各小売店舗の地理的位置に基づいて各小売店舗の周辺の位置情報サービスｌｂｓ情報を取得し、各小売店舗の周辺の位置情報サービスｌｂｓ情報に基づいて各小売店舗の顧客関連特徴を構築するステップＳ３と、
所定の期間内における現在の各小売店舗の新規顧客の数及び収益指標に基づいて各小売店舗を評価するステップＳ４と、
前記各小売店舗に対応するｐｏｉ関連店舗特徴、顧客関連特徴及び評価を利用して所定のソーティングアルゴリズムモデルに対して教師あり学習を行って、小売店舗評価モデルを構築するステップＳ５とを含む
ことを特徴とする小売店舗評価モデルを構築する方法。
【請求項７】
小売店舗評価モデルを構築する前記方法は、
新しい小売店舗を選定した後に、新しい小売店舗の地理的位置に対応するｐｏｉ関連店舗特徴及び顧客関連特徴を前記小売店舗評価モデルに入力し、前記小売店舗評価モデルを利用して前記新しい小売店舗を評価することをさらに含む
ことを特徴とする請求項６に記載の小売店舗評価モデルを構築する方法。
【請求項８】
前記ステップＳ２は、
現在の各小売店舗の地理的位置を中心として、各小売店舗の所定の大きさの領域範囲内の対応するｐｏｉデータを取得し、該ｐｏｉデータから所定のタイプの関連店舗を取得するステップＳ２１と、
前記所定のタイプの関連店舗に対して分類及び統計を行い、かつ該小売店舗に関連付けて、該小売店舗のｐｏｉ関連店舗特徴を得るステップＳ２２とを含む
ことを特徴とする請求項６又は７に記載の小売店舗評価モデルを構築する方法。
【請求項９】
前記ステップＳ３は、
現在の各小売店舗の地理的位置を中心として、各小売店舗の所定の大きさの領域範囲内の位置情報サービスｌｂｓ情報を取得するステップＳ３１と、
位置情報サービスｌｂｓ情報に基づいて移動端末の識別情報を取得し、前記移動端末の識別情報に基づいてデータベース内の対応する顧客情報を取得するステップＳ３２と、
前記顧客情報に対して統計及び分析を行い、かつ小売店舗に関連付けて、小売店舗の顧客関連特徴を得るステップＳ３３とを含む
ことを特徴とする請求項６又は７に記載の小売店舗評価モデルを構築する方法。
【請求項１０】
前記ソーティングアルゴリズムモデルは、ランダムフォレストモデルであり、前記ステップＳ５は、
第１の所定数の小売店舗を取得し、第１の所定数の各小売店舗に対応するｐｏｉ関連店舗特徴、顧客関連特徴及び評価をトレーニングセットとし、
第２の所定数の小売店舗を取得し、第２の所定数の各小売店舗に対応するｐｏｉ関連店舗特徴、顧客関連特徴及び評価を検証セットとし、
前記トレーニングセットを利用してランダムフォレストモデルをトレーニングし、
前記検証セットを利用してトレーニング後のランダムフォレストモデルの評価正確率を検証し、
前記評価正確率が所定の正確率以上であると、トレーニングを終了し、トレーニング後のランダムフォレストモデルを構築された小売店舗評価モデルとして、或いは、前記評価正確率が所定の正確率より小さいと、トレーニングセット内の小売店舗の数を増加させて、改めてトレーニングすることを含む
ことを特徴とする請求項６又は７に記載の小売店舗評価モデルを構築する方法。
【請求項１１】
コンピュータ読取可能な記憶媒体であって、小売店舗評価モデルを構築するシステムが記憶され、小売店舗評価モデルを構築する前記システムがプロセッサによって実行される時に、
、クローラシステムにより所定の地図ウェブサイトのｐｏｉデータをクローリングするステップＳ１と、
現在の各小売店舗の地理的位置に基づいて各小売店舗の周辺のｐｏｉデータを取得し、各小売店舗の周辺のｐｏｉデータに基づいて各小売店舗のｐｏｉ関連店舗特徴を構築するステップＳ２と、
現在の各小売店舗の地理的位置に基づいて各小売店舗の周辺の位置情報サービスｌｂｓ情報を取得し、各小売店舗の周辺の位置情報サービスｌｂｓ情報に基づいて各小売店舗の顧客関連特徴を構築するステップＳ３と、
所定の期間内における現在の各小売店舗の新規顧客の数及び収益指標に基づいて各小売店舗を評価するステップＳ４と、
前記各小売店舗に対応するｐｏｉ関連店舗特徴、顧客関連特徴及び評価を利用して所定のソーティングアルゴリズムモデルに対して教師あり学習を行って、小売店舗評価モデルを構築するステップＳ５と、を実現する
ことを特徴とするコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【国際調査報告】
2019533842.tif 000008
2019533842.tif 000009
2019533842.tif 000010
2019533842.tif 000011