СПОСОБ ОПТИМИЗАЦИИ РАЗМЕЩЕНИЯ ОБЪЕКТОВ ИНФРАСТРУКТУРЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АЛГОРИТМОВ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ГРАФОВ И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

1. Способ оптимизации размещения объектов инфраструктуры с использованием алгоритмов кластеризации графов и машинного обучения, содержащий этапы, на которых:
получают данные из внутренних и внешних источников, относящиеся к размещению объектов инфраструктуры, и определяют целевую переменную для объектов инфраструктуры;
осуществляют предобработку и хранение полученных данных посредством по меньшей мере одной базы данных, предобработанные данные объединяются в таблицу, содержащую множество признаков, и преобразуются в географическую сетку, состоящую из набора полигонов;
осуществляют обучение моделей реализации продуктов, в процессе которого на вход классификатора поступает географическая сетка и целевая переменная;
используя алгоритм отбора признаков осуществляют отбор значимых признаков, из географической сетки, состоящей из набора полигонов, для построения модели;
определяют веса моделей как коэффициенты линейной регрессии, для составления рейтинга привлекательных локаций для размещения объектов инфраструктуры;
осуществляют интерпретацию работы моделей в по меньшей мере одной из рекомендуемых локаций посредством использования интерпретирующей модели;
получают модель для предсказания целевой переменной в по меньшей мере одном полигоне географической сетки на основании данных интерпретации работы модели;
определяют модель достижения целевой переменной для по меньшей мере одного объекта инфраструктуры на основе данных, полученных на предыдущих этапах, используя алгоритм градиентного бустинга;
на основе географической сетки и данных, полученных на предыдущем этапе, строится граф;
восстанавливают граф из гео-пространственных данных и оптимизируют параметры метрики схожести узлов в графе, посредством алгоритма оптимизации метрики схожести узлов гео-пространственного графа, для учёта географической близости и схожести локаций с точки зрения прогнозируемой целевой переменной;
осуществляют спектральную кластеризацию, полученного на предыдущем этапе, гео-пространственного графа, для разделения гео-пространственного графа на кластеры и осуществляют агрегацию показателей по полученным кластерам;
определяют оптимальное количество кластеров для каждого полигона географической сетки, района, города по спектрограмме графа;
осуществляют вывод результата расчета эффективности размещения объектов инфраструктуры на основе данных, полученных на предыдущих этапах.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что целевая переменная является значением KPI для по меньшей мере одного объекта инфраструктуры.
3. Способ по п.1, отличающийся тем, что получают по меньшей мере следующие данные: социально-демографические показатели, данные о продаже жилой недвижимости на первичном/вторичном рынке, данные о торговой активности, макроэкономические показатели по городам/регионам, количественные показатели деятельности или получаемой выгоды от других объектов.
4. Способ по п.2, отличающийся тем, что данные могут быть предоставлены мобильными операторами, агрегаторами объявлений о продаже недвижимости, операторами фискальных данных и внутренних учетных систем банка.
5. Способ по п.1, отличающийся тем, что если модель достижения целевой переменной по меньшей мере одного объекта инфраструктуры зависит от достижения нескольких целей, как в данном расчёте, то алгоритм градиентного бустинга запускают для каждого такого показателя.
6. Способ по п.1, отличающийся тем, что посредством агрегирования показателей характеризуют локацию размещения объектов инфраструктуры по меньшей мере на уровне полигонов 500×500, на уровне кластера, на уровне взаимного расположения кластеров.
7. Способ по п.1, отличающийся тем, что автоматически определяют оптимальное количество кластеров, свойства кластера без применения дополнительных допущений в модели.
8. Способ по п.1, отличающийся тем, что выводят результат в виде тепловых карт, графиков, таблиц.