本文選題：智慧城市 + 多源數(shù)據(jù)集�。� 參考：《電子科技大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：隨著智慧城市和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,多源數(shù)據(jù)深刻地改變了商業(yè)行為。其中,對(duì)商業(yè)店鋪的選址影響也尤為明顯。由于消費(fèi)者對(duì)商家的需求逐漸上升為對(duì)購物便利性的需求,為更好的服務(wù)大眾,商家在改善經(jīng)營技術(shù)外,主要依賴于商業(yè)店鋪的選址技術(shù)。針對(duì)商業(yè)店鋪的選址問題,目前使用較多的方法是基于專家咨詢的層次分析法,這種方法通過把總是和決策相關(guān)聯(lián)的元素劃分為不同的層次,憑借專家的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)對(duì)不同的元素進(jìn)行重要性打分,最終得出相關(guān)決策。由于該方法需要利用專家打分對(duì)各個(gè)指標(biāo)因子進(jìn)行評(píng)價(jià),專家的個(gè)人主觀因素較強(qiáng)。因此,如何設(shè)計(jì)一種無需引入人為因素的方法顯得尤為重要。本文的主要工作可以概括為以下幾點(diǎn):(1)提出了一種基于多源數(shù)據(jù)集的選址模型建立方法。結(jié)合相關(guān)數(shù)據(jù)集,從中選擇出一些可能對(duì)選址產(chǎn)生影響的特征指標(biāo),使用支持向量機(jī)(Support Vector Machine)技術(shù)對(duì)這些特征指標(biāo)進(jìn)行學(xué)習(xí),得出選址模型,然后使用該模型確定在候選區(qū)域中哪些位置選址可能使商業(yè)店鋪有較好的發(fā)展前景。(2)根據(jù)選址建模方法的功能需求,設(shè)計(jì)了一個(gè)基于支持向量機(jī)技術(shù)的選址建模系統(tǒng)并對(duì)各個(gè)功能模塊進(jìn)行了具體實(shí)現(xiàn),然后通過一個(gè)實(shí)際的應(yīng)用案例對(duì)上述選址方法進(jìn)行了測(cè)試評(píng)估。測(cè)試的結(jié)果表明,使用支持向量機(jī)得出的選址模型具有較高的準(zhǔn)確性。由此證明了基于多源數(shù)據(jù)集建立選址模型這一方法的可行性和有效性。理論和實(shí)際應(yīng)用表明,本文提出的基于多源數(shù)據(jù)集的選址模型建立方法可以用于解決商業(yè)店鋪的選址問題,該方法能夠節(jié)省人力物力,具有一定的實(shí)用意義和借鑒價(jià)值。與此同時(shí),該方法也為選址問題的研究提出了新的思路。
[Abstract]:With the development of smart city and big data technology, multi-source data has profoundly changed business behavior. Among them, the location of commercial stores impact is particularly obvious. Because the demand of the consumer to the merchant gradually rises to the demand for the convenience of shopping, in order to serve the public better, the business mainly depends on the location technology of the commercial store besides improving the management technology. In order to solve the problem of business store location, the most popular method is the analytic hierarchy process (AHP) based on expert consultation, which divides the elements that are always associated with the decision into different levels. Depending on the expert's personal experience and professional knowledge to evaluate the importance of different elements, and finally draw relevant decisions. Because this method needs to use the expert score to evaluate each index factor, the expert's individual subjective factor is stronger. Therefore, how to design a method without introducing human factors is particularly important. The main work of this paper can be summarized as follows: 1) A method of setting up a location model based on multi-source data sets is proposed. Combining with the relevant data sets, we select some characteristic indicators that may have an impact on location selection, and use support Vector Machine (SVM) technology to study these feature indicators, and obtain the location model. The model is then used to determine which locations in the candidate areas may provide a good prospect for commercial stores.) according to the functional requirements of the location modeling method, A location modeling system based on support vector machine (SVM) technology is designed and implemented for each functional module. Then, a practical application case is used to test and evaluate the location selection method mentioned above. The test results show that the location model based on support vector machine is accurate. The feasibility and effectiveness of the method based on multi-source data set are proved. The theoretical and practical application shows that the method proposed in this paper can be used to solve the location problem of commercial stores, which can save manpower and material resources, and has certain practical significance and reference value. At the same time, this method also provides a new idea for the study of location problem.
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F717;TP181

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本文編號(hào)：1932290