針對(duì)傳統(tǒng)銀行網(wǎng)點(diǎn)選址方法中存在的人為主觀因素較大、數(shù)據(jù)量支撐不夠、考慮因素理想化等問(wèn)題,提出一種基于多源大數(shù)據(jù)融合的銀行網(wǎng)點(diǎn)選址方法。該方法通過(guò)多源數(shù)據(jù)構(gòu)造人流量、交通擁堵指數(shù)、用戶價(jià)值、周邊競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)和人均收入5個(gè)基礎(chǔ)特征,并利用協(xié)同訓(xùn)練的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法擴(kuò)充訓(xùn)練集�；诨A(chǔ)特征與機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建多個(gè)子模型,將子模型的輸出概率作為特征,構(gòu)建基于邏輯回歸的集成算法,作為銀行網(wǎng)點(diǎn)選址模型,同時(shí)提出一種優(yōu)化銀行網(wǎng)點(diǎn)權(quán)重的損失函數(shù),以保證模型預(yù)測(cè)中更佳的銀行網(wǎng)點(diǎn)具有更高的權(quán)重。通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析表明,該算法相較于傳統(tǒng)算法預(yù)測(cè)評(píng)估更為準(zhǔn)確,能夠很好地解決銀行網(wǎng)點(diǎn)選址問(wèn)題。 

【文章來(lái)源】：重慶郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,32(04)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：9 頁(yè)

【部分圖文】：

地圖柵格劃分

(2)式中,S∈F(time,p,l)為單位時(shí)間內(nèi)落在柵格(p,l)內(nèi)的用戶數(shù)量。同時(shí),根據(jù)用戶滯留時(shí)間,設(shè)定閾值t,劃分出流動(dòng)人數(shù)和固定人數(shù),根據(jù)工作時(shí)間區(qū)間、休眠時(shí)間區(qū)間將固定人數(shù)劃分出工作人數(shù)和居住人數(shù)。

本文將公交軌跡數(shù)據(jù)映射至對(duì)應(yīng)柵格區(qū)域內(nèi),從交通狀況來(lái)判斷該區(qū)域是否適宜建立銀行網(wǎng)點(diǎn)。因此,需要計(jì)算該區(qū)域的交通擁堵?tīng)顩r來(lái)對(duì)該區(qū)域交通進(jìn)行評(píng)估,本文結(jié)合本地公交大數(shù)據(jù),基于路段權(quán)重計(jì)算交通擁堵?tīng)顩r指數(shù)特征。其中,本地公交運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)如圖3�；诼范螜�(quán)重計(jì)算交通擁堵?tīng)顩r指數(shù)的詳細(xì)步驟如下。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的銀行營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)選址與評(píng)價(jià)研究[D]. 陳久龍.長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué) 2016



本文編號(hào)：3289331