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龙图腾网获悉上海维智卓新信息科技有限公司申请的专利店铺选址模型训练方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115204311B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210926717.3，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权店铺选址模型训练方法及装置是由高云帆;侯方杰;韩冬;郁董卿;陶闯设计研发完成，并于2022-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本店铺选址模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种店铺选址模型训练方法及装置，该方法包括：确定目标选址行业的多个目标店铺信息对应的位置信息；确定每一所述目标店铺信息对应的特定区域范围内的至少一个其他行业店铺的位置信息，得到多个所述其他行业店铺的位置信息；确定每一所述目标店铺信息或所述其他行业店铺对应的时空特征数据；将所有所述目标店铺信息对应的位置信息和时空特征数据作为正样本训练数据集，将所有所述其他行业店铺对应的位置信息和时空特征数据作为负样本训练数据集，输入至选址评分训练算法模型中进行训练直至收敛，得到选址评分算法模型。可见，本发明能够使得训练得到的算法模型在进行选址预测时，提供行业精准导向的选址服务，提高选址精度和效率。

本发明授权店铺选址模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种店铺选址模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 确定目标选址行业的多个目标店铺信息对应的位置信息； 根据每一所述目标店铺信息对应的所述位置信息，确定每一所述目标店铺信息对应的特定区域范围内的至少一个其他行业店铺的位置信息，得到多个所述其他行业店铺的位置信息； 根据每一所述目标店铺信息或所述其他行业店铺对应的位置信息，以及预设的位置区域映射关系，确定每一所述目标店铺信息或所述其他行业店铺对应的区域信息； 根据每一所述目标店铺信息或所述其他行业店铺对应的区域信息，从预设的区域时空数据库中，确定每一所述目标店铺信息或所述其他行业店铺对应的区域时空数据；所述区域时空数据包括POI点位数据、交通站点数据、路网结构数据、业态分布数据、人口统计数据、店铺点评数据、人流轨迹数据、物流轨迹数据和车流轨迹数据中的至少一种； 将每一所述目标店铺信息或所述其他行业店铺对应的区域时空数据输入至基于Spark框架的计算模型中，以计算得到每一所述目标店铺信息或所述其他行业店铺对应的时空特征数据；所述时空特征数据包括与地理空间相关的特征、商业特征以及人相关特征；所述与地理空间相关的特征包括点位密集程度、公共交通便利性，道路可达性；所述商业特征包括各个商业类别的占比、竞争性水平、商业多样性水平以及商业口碑分布；所述人相关特征包括场常驻人口分布、工作人口分布、年龄段分布、不同时段的聚合轨迹； 将所有所述目标店铺信息对应的位置信息和时空特征数据作为正样本训练数据集，将所有所述其他行业店铺对应的位置信息和时空特征数据作为负样本训练数据集； 将所述正样本训练数据集和所述负样本训练数据集输入至选址评分训练算法模型中进行训练直至收敛，得到选址评分算法模型。

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