基于大数据的视听娱乐商家智能选址系统的设计与实现

关键词： 大数据；商家选址；数据挖掘；聚类算法

中图分类号：TP315 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）36-0120-03"开放科学（资源服务） 标识码（OSID） ：

0 引言

对于线下娱乐视听商家而言，选址策略是其成功的关键，直接影响长期经营和经济效益。合理的选址不仅能够提升收益，还会通过人流量、交通和商业环境等因素影响消费者行为，从而塑造商家的经营定位和策略。因此，选址通常是商家差异化竞争的核心环节。

传统的选址方式主要依赖人工探访，效率低且主观性强。随着大数据和数据挖掘技术的迅速发展，从海量数据（包括人口规模、交通、竞争和配套等多个维度） 中提取有价值的信息，为商家提供科学的决策支持成为可能。结合机器学习技术，企业能够基于数据做出更为精准的选址决策，提升选址的预见性和科学性，为商家的战略定位提供强有力的数据支撑。

1 商家选址系统总体框架

选址问题一直是运筹学中的经典研究热点。最早的选址问题由经济学家 Alfred Weber 于 1909年提出，他致力于最小化顾客到仓库的总距离，这就是著名的 Weber问题[1]。随着大数据和机器学习技术的进步，选址分析逐渐依赖数字化技术，从而显著提升效率和精确度。

本项目通过综合分析多维度数据，为视听娱乐商家提供科学的选址决策支持。系统整体框架如图 1 所示，主要包括以下步骤：

1） 数据采集。利用爬虫技术从各大平台和数据源获取房价、交通、餐饮、娱乐等多维度数据。这些数据的全面性和覆盖范围对选址决策的准确性至关重要。获取的数据存储于 MySQL 数据库中，每个数据点包含编号、名称、类型、地址、经纬度、所在城市等属性。

2） 数据预处。对数据库中的原始数据进行预处理，包括数据清洗、异常值检测和数据整合，确保数据的一致性和可用性。

3） 商圈划分。采用 DBSCAN 聚类算法对商圈进行识别和划分，分析商圈周边各维度数据，深入挖掘各个商圈的经营特征。

4） 选址分析与可视化。 开发视听娱乐商家可视化选址后台，运用预测模型进行深入的选址分析，分类标识商圈等级，提供直观的视觉决策支持。系统为每个商圈提供详细的信息展示，包括生态详情和选址建议，并通过多色标志系统区分商业和公共设施，覆盖内环、中环和外环三个区域。系统助力用户全面理解商圈环境，做出科学的选址决策。

通过上述流程，系统实现了从数据采集与预处理、商圈划定与质量判断，再到可视化系统实现和选址建议的完整决策支持流程，显著提高了选址的科学性和准确性。

2 商家选址算法系统设计

2.1 商圈数据采集

影响商家选址的因素较多，包括环境因素、地理因素、市场因素、成本费用因素以及营业条件等多个方面。因此，需要丰富的商圈周边数据为商家选址提供支持[2]。

本方案通过爬虫技术从主流团购平台采集了反映商圈生态、竞争状况和客群特征的关键数据，涵盖商场、餐饮和电影院等多种商业形态。这些数据提供了商圈内部不同业态的分布和互动情况，是评估商圈活力和吸引力的重要指标。

此外，为全面描绘客群特征、交通便捷度和人口规模，系统还采集了包括住宅总数、物业价格和公共交通网络等数据。房产数据来自互联网房产中介平台，包含小区名称、地理位置、户数和房价等信息，能够反映区域的居住密度和消费能力。

通过采集公交和地铁线路数据，进一步丰富了交通情况的维度，包括站点名称、所在城市、经纬度坐标、线路编号和名称。这些数据有助于分析交通流量和便利性。

通过多维度数据的整合和分析，系统能够全面考虑选址的各项因素，确保选址决策的全面性和充分性。

2.2 基于孤立森林算法的数据预处理

由于数据来源于网络，存在范围广、异常数据多的问题。为确保数据质量，在数据分析前需要对数据进行预处理。本文采用孤立森林算法对数据进行异常值检测和处理。

孤立森林算法是一种用于异常检测的机器学习算法，通过隔离机制随机选择特征和切分值来孤立数据点，从而有效识别出异常值。该算法能够监测并剔除不准确的数据，确保数据集具有更高的可靠性。

孤立森林算法的主要思路是：对给定的数据集进行多次切分，构建孤立树；每次切分随机选择一个特征和切分值，将数据集分成左右两个子数据集；切分过程持续进行，直到达到一定的树高度或每个子数据集中仅剩一个数据点。 数据越密集的区域需要更多的切分次数，而异常点由于分布稀疏，通常在较少的切分次数中就能被孤立。

孤立森林算法主要步骤如下：

1）构建孤立树：对给定的数据集Χ = {x₁，...，x_n }，从中随机选取φ个数据点放入根节点随机抽取子样本X’。

2）随机切分：从数据的d 个维度中随机选择一个维度q ，并随机产生一个切割点p。将切割点p 作为一个分割面，将当前数据集划分为两个子数据集：指定维度小于p的样本点放入左子数据集节点；指定维度大于或等于p 的放入右数据集节点[3]。

3）递归切分：递归执行第二步和第三步，直至孤立树（iTree） 达到指定的高度，或者所有叶子节点中的数据点为1。

4）异常值评分：每一个数据点x_i 都需要遍历每一棵孤立树（iTree），计算该数据点在森林中的平均路径长度h （x_"i"）。路径越短，数据点越可能是异常值。异常值分数的计算公式如下所示：

经过上述两个阶段的运算，系统能够对每一个经纬度数据点进行离群点识别。如图 2 所示，在经纬度网格中： 蓝色点代表密集的非离群点，这些点通常分布在数据集的中心区域；

红色点则代表偏离数据集中心的离群点，即数据样本中的异常数据。

孤立森林算法能够准确地将这些异常点从样本数据中标记出来，为后续的数据分析和处理提供了可靠的基础。

2.3 商圈范围界定模型

商圈选址的准确性深受其周边环境的影响，商圈分析因此成为决策过程中的核心工具。商圈特色和构成要素为商家调整策略、提升经济效益提供依据，同时影响门店经营。因此，商圈的准确界定对商家选址至关重要。为了有效识别和划定商圈范围，本文采用了基于密度的 DBSCAN 聚类算法。

1） 商圈可视化展示。商圈被划分为三个不同的环区，并采用多色标志来区分不同类型的商业设施和公共设施。内环（400米范围） ：商圈的核心部分，包含最密集的商业活动和人流量。 中环（1500米范围） ：商圈的拓展部分，包含更多的商业和服务设施。 外环（2500米范围） ：最外层的环区提供更广泛的地理和商业信息，涉及一些居民区或学校。

2） 商圈详细信息。提供商圈的生态详情，包括商业活跃度、交通便利性、人口密度等。

3） 选址建议。基于逻辑回归预测算法，对商圈的消费指数、交通指数、人流指数等维度进行评分，为商家提供科学的选址建议。

图 4 展示了北京市朝阳区某商圈的选址后台界面。商家可通过该系统全面了解商圈环境，并根据自身的经营定位选择合适的开业地点。系统详细展示了商圈的生态详情和选址建议，同时基于逻辑回归预测算法，对商圈的消费指数、交通指数、人流指数等选址细分维度进行打分，使商家对商圈的周边商业环境有更深入的认知。

通过这种综合的地理信息展示，商家不仅能够直观了解商圈的商业活跃度，还能综合考虑居住环境、交通便利性和教育设施等对商业选址有重要影响的因素，从而根据自身经营定位选取合适的商圈开业地段。

4 实验设计与结果分析

为了评估孤立森林算法在数据预处理中的效果，实验分别采用箱线图法（定义：一种用于显示一组数据分散情况的统计图） 和标准差法对地址经纬度数据进行分析[5]。

图 5展示了纬度数据样本预处理前后的箱线图。左图为算法处理前的箱线图，存在较多异常值，且数据分布偏态非常明显；右图为经过孤立森林算法处理后的箱线图，异常值显著减少，数据分布更加紧凑和集中。这一结果表明，异常值处理方法具有较高的有效性。

通过对孤立森林算法预处理的数据进行异质性分析，从表 1 的下四分位数（25% 位数） 、中位数（50%位数） 和上四分位数（75%位数） 可以看出数据分布的中心趋势。在异常点预处理之前，纬度样本点数据的标准差为 0.073650，而经过预处理后，标准差降低到了0.070 772。这一变化表明数据的分散程度有所降低，分布更加趋于集中，算法对异常点的检测准确性较高。

5 总结与展望

综上所述，本文针对视听娱乐商家的选址问题，开发了一套基于大数据的智能选址系统。该系统集成了数据采集、预处理、商圈聚类分析和选址预测模型，实现了从数据收集到决策支持的完整闭环。利用 DBSCAN 聚类算法，系统能够有效划定商圈范围，为商家提供科学的选址建议，显著提升了选址的预见性和准确性。

未来，系统将整合更多的数据维度，如消费者行为数据、社交媒体评价等，进一步优化算法模型。同时，计划将系统应用于零售业和餐饮业，扩大应用范围，提升资源配置效率。此外，还将优化用户界面设计，增强交互体验，提高决策效率。