选址方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本技术涉及机器学习技术领域，尤其涉及一种选址方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.近年来受到电商的巨大冲击，传统线下零售行业面临前所未有的挑战，通过选择一个较好的店门地址，可以提升用户线下购物体验和增强用户线下购物兴趣，以便更好的开展线下业务。
3.目前的选址方案由人工进行调研和收集单一的选址数据，结合用户的选址要求确定用户需要的选址区域，用于确定选址区域的数据比较单一且人工选址费时费力，导致选址准确性和效率较低。


技术实现要素：

4.本技术实施例所要解决的技术问题在于，提供一种选址方法、装置、设备及存储介质，可以快速且准确地为目标用户确定目标选址区域，提高选址效率。
5.本技术实施例一方面提供一种选址方法，包括：
6.获取目标用户的期望选址的地址属性信息以及资产属性信息；
7.根据地址属性信息确定候选区域，根据预设区域划分规则对候选区域进行区域划分，得到m个子区域，m为正整数；
8.获取子区域m
i
的人口特征信息，以及获取子区域m
i
的交易特征信息；子区域m
i
属于m个子区域，i为小于或者等于m的正整数；
9.对子区域m
i
的人口特征信息、交易特征信息以及资产属性信息进行识别，得到子区域m
i
的匹配度，子区域m
i
的匹配度用于反映子区域m
i
与目标用户的期望选址之间的匹配度；
10.根据m个子区域分别对应的匹配度，从m个子区域中确定出目标用户的目标选址区域。
11.其中，交易特征信息包括区域通行成本；
12.获取子区域m
i
的交易特征信息，包括：
13.获取属于子区域m
i
的道路对应的道路类型，根据该道路类型确定子区域m
i
的通行阻尼参数；
14.根据通行阻尼参数确定子区域m
i
的通行时间成本；
15.获取子区域m
i
内的通行方式，根据通行方式确定子区域m
i
的通行费用成本；
16.对子区域m
i
的通行时间成本和通行费用成本进行求和，得到子区域m
i
的区域通行成本。
17.其中，交易特征信息包括产业分布信息；
18.获取子区域m
i
的交易特征信息，包括：
19.获取属于子区域m
i
中的n个产业分别对应的业务交易数据，n为正整数；
20.根据产业n
j
的业务交易数据确定产业n
j
的产业产值；产业n
j
属于n个产业，j为小于或者等于n的正整数；
21.对n个产业分别对应的产业产值进行求和处理，得到子区域m
i
的区域产值；
22.获取产业n
j
的产业产值与区域产值的比值，将n个产业分别对应的比值，确定为子区域m
i
的产业分布信息。
23.其中，交易特征信息包括用户消费能力；
24.获取子区域m
i
的交易特征信息，包括：
25.判断子区域m
i
中是否存在用户住房交易信息；
26.若子区域m
i
中存在用户住房交易信息，则根据子区域m
i
中的用户住房交易信息确定子区域m
i
的用户消费能力；
27.若子区域m
i
中不存在用户住房交易信息，则从m个子区域中获取与子区域m
i
相邻的相邻子区域，获取相邻子区域的用户消费能力，以及相邻子区域对应的加权系数，采用加权系数对相邻子区域的用户消费能力进行加权处理，得到子区域m
i
的用户消费能力。
28.其中，对子区域m
i
的人口特征信息和交易特征信息，以及资产属性信息进行识别，得到子区域m
i
的匹配度，包括：
29.调用目标选址识别模型，对子区域m
i
的人口特征信息和交易特征信息进行向量转换，得到子区域m
i
的人口特征向量和交易特征向量，对资产属性信息进行向量转换，得到资产属性向量；
30.对子区域m
i
的人口特征向量和交易特征向量进行拼接，得到子区域m
i
的区域特征向量；
31.获取子区域m
i
的区域特征向量与资产属性向量之间的向量距离；
32.根据向量距离确定子区域m
i
的匹配度。
33.其中，根据m个子区域分别对应的匹配度，从m个子区域中确定出目标用户的目标选址区域，包括：
34.根据m个子区域分别对应的匹配度，对候选区域进行等值线划分，得到多个第一候选选址区域；第一候选选址区域的边界所覆盖的所有子区域中任意两个子区域的匹配度相同；
35.获取多个第一候选选址区域分别对应的区域中心点，基于多个第一候选选址区域分别对应的区域中心点，对多个第一候选选址区域进行调整，得到多个调整后的第一候选选址区域，多个调整后的第一候选选址区域中任意两个调整后的第一候选选址区域之间不具有重叠部分；
36.获取多个调整后的第一候选选址区域分别对应的第一区域评分，第一区域评分为调整后的第一候选选址区域所覆盖的所有子区域的匹配度总和；
37.根据多个调整后的第一候选选址区域分别对应的第一区域评分，从m个子区域中确定出目标用户的目标选址区域。
38.其中，根据多个调整后的第一候选选址区域分别对应的第一区域评分，从m个子区域中确定出目标用户的目标选址区域，包括：
39.根据多个调整后的第一候选选址区域分别对应的第一区域评分，对候选区域进行等值线划分，得到多个第二候选选址区域，第二候选选址区域的边界所覆盖的所有调整后
的第一候选选址区域中任意两个调整后的第一候选选址区域的第一区域评分相同；
40.获取多个第二候选选址区域分别对应的第二区域评分，将多个第二候选选址区域中第二区域评分最高的第二候选选址区域，确定为目标选址区域，第二区域评分为第二候选区域所覆盖的所有子区域的匹配度总和。
41.本技术实施例一方面提供一种选址装置，包括：
42.第一获取模块，用于获取目标用户的期望选址的地址属性信息以及资产属性信息；
43.区域划分模块，用于根据地址属性信息确定候选区域，根据预设区域划分规则对候选区域进行区域划分，得到m个子区域，m为正整数；
44.第二获取模块，用于获取子区域m
i
的人口特征信息，以及获取子区域m
i
的交易特征信息；子区域m
i
属于m个子区域，i为小于或者等于m的正整数；
45.识别模块，用于对子区域m
i
的人口特征信息、交易特征信息以及资产属性信息进行识别，得到子区域m
i
的匹配度，子区域m
i
的匹配度用于反映子区域m
i
与目标用户的期望选址之间的匹配度；
46.确定模块，用于根据m个子区域分别对应的匹配度，从m个子区域中确定出目标用户的目标选址区域。
47.其中，交易特征信息包括区域通行成本；
48.第二获取模块包括：
49.第一确定单元，用于获取属于子区域m
i
的道路对应的道路类型，根据该道路类型确定子区域m
i
的通行阻尼参数；
50.第二确定单元，用于根据通行阻尼参数确定子区域m
i
的通行时间成本；
51.第三确定单元，用于获取子区域m
i
内的通行方式，根据通行方式确定子区域m
i
的通行费用成本；
52.求和单元，用于对子区域m
i
的通行时间成本和通行费用成本进行求和，得到子区域m
i
的区域通行成本。
53.其中，交易特征信息包括产业分布信息；
54.第二获取模块包括：
55.第一获取单元，用于获取属于子区域m
i
中的n个产业分别对应的业务交易数据，n为正整数；
56.第四确定单元，用于根据产业n
j
的业务交易数据确定产业n
j
的产业产值；产业n
j
属于n个产业，j为小于或者等于n的正整数；
57.求和处理单元，用于对n个产业分别对应的产业产值进行求和处理，得到子区域m
i
的区域产值；
58.第二获取单元，用于获取产业n
j
的产业产值与区域产值的比值，将n个产业分别对应的比值，确定为子区域m
i
的产业分布信息。
59.其中，交易特征信息包括用户消费能力；
60.第二获取模块包括：
61.判断单元，用于判断子区域m
i
中是否存在用户住房交易信息；
62.第五确定单元，用于若子区域m
i
中存在用户住房交易信息，则根据子区域m
i
中的用
户住房交易信息确定子区域m
i
的用户消费能力；
63.加权处理单元，用于若子区域m
i
中不存在用户住房交易信息，则从m个子区域中获取与子区域m
i
相邻的相邻子区域，获取相邻子区域的用户消费能力，以及相邻子区域对应的加权系数，采用加权系数对相邻子区域的用户消费能力进行加权处理，得到子区域m
i
的用户消费能力。
64.其中，识别模块包括：
65.向量转换单元，用于调用目标选址识别模型，对子区域m
i
的人口特征信息和交易特征信息进行向量转换，得到子区域m
i
的人口特征向量和交易特征向量，对资产属性信息进行向量转换，得到资产属性向量；
66.拼接单元，用于对子区域m
i
的人口特征向量和交易特征向量进行拼接，得到子区域m
i
的区域特征向量；
67.第三获取单元，用于获取子区域m
i
的区域特征向量与资产属性向量之间的向量距离；
68.第六确定单元，用于根据向量距离确定子区域m
i
的匹配度。
69.其中，确定模块包括：
70.等值线划分单元，用于根据m个子区域分别对应的匹配度，对候选区域进行等值线划分，得到多个第一候选选址区域；第一候选选址区域的边界所覆盖的所有子区域中任意两个子区域的匹配度相同；
71.调整单元，用于获取多个第一候选选址区域分别对应的区域中心点，基于多个第一候选选址区域分别对应的区域中心点，对多个第一候选选址区域进行调整，得到多个调整后的第一候选选址区域，多个调整后的第一候选选址区域中任意两个调整后的第一候选选址区域之间不具有重叠部分；
72.第四获取单元，用于获取多个调整后的第一候选选址区域分别对应的第一区域评分，第一区域评分为调整后的第一候选选址区域所覆盖的所有子区域的匹配度总和；
73.第七确定单元，用于根据多个调整后的第一候选选址区域分别对应的第一区域评分，从m个子区域中确定出目标用户的目标选址区域。
74.本技术实施例一方面提供了一种计算机设备，包括：处理器和存储器；
75.处理器与存储器相连，其中，存储器用于存储计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得该计算机设备执行本技术实施例提供的方法。
76.本技术实施例一方面提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序适于由处理器加载并执行，以使得具有该处理器的计算机设备执行本技术实施例提供的方法。
77.本技术实施例一方面提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行本技术实施例提供的方法。
78.本技术实施例中，通过获取目标用户的期望选址的地址属性信息以及资产属性信息，根据地址属性信息确定候选区域，根据预设划分规则对候选区域进行更小粒度的区域划分，得到m个子区域，这样有利于挖掘出各个子区域更加准确的细节特征信息，有利于提
高获取目标用户的目标选址区域的准确度。进一步，可以获取子区域m
i
的人口特征信息以及交易特征信息，该子区域m
i
属于所述m个子区域，对子区域m
i
的人口特征信息、交易特征信息以及资产属性信息进行识别，得到子区域m
i
的匹配度，该子区域m
i
的匹配度用于反映子区域m
i
与目标用户的期望选址之间的匹配度。然后，通过子区域m
i
的多维度信息(如人口特征信息、交易特征信息以及资产属性信息)确定子区域m
i
的匹配度，进而，根据匹配度确定目标选址区域，可以提高每个子区域的匹配度的准确性，以此可以提高从m个子区域中确定目标用户的目标选址区域的选址准确性。同时，获取目标选址区域的过程，不需要人工参与，根据目标用户的期望选址、每个子区域的人口特征信息以及交易特征信息，能够快速且准确地确定目标用户的目标选址区域，提高选址的效率。
附图说明
79.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
80.图1是本技术实施例提供的一种选址系统的架构示意图；
81.图2是本技术实施例提供的一种选址方法的流程示意图；
82.图3是本技术实施例提供的一种获取子区域的通行费用成本的示意图；
83.图4是本技术实施例提供的另一种选址方法的流程示意图；
84.图5是本技术实施例提供的一种确定目标用户的目标选址区域的示意图；
85.图6是本技术实施例提供的一种选址装置的结构示意图；
86.图7是本技术实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
87.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
88.本技术实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(artificial intelligence，ai)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
89.人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、机器人技术、生物识别技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
90.见图1，图1是本技术实施例提供的一种选址系统的结构示意图。如图1所示，该选址系统可以包括服务器10和用户终端集群。该用户终端集群可以包括一个或者多个用户终端，这里将不对用户终端的数量进行限制。如图1所示，具体可以包括用户终端100a、用户终
端100b、用户终端100c、
…
、用户终端100n。如图1所示，用户终端100a、用户终端100b、用户终端100c、
…
、用户终端100n可以分别与上述服务器10进行网络连接，以便于每个用户终端可以通过该网络连接与服务器10进行数据交互。
91.其中，该用户终端集群中的每个用户终端均可以包括：智能手机、平板电脑、笔记本电脑、桌上型电脑、可穿戴设备、智能家居、头戴设备、车载终端等具有选址功能的智能终端。应当理解，如图1所示的用户终端集群中的每个用户终端均可以安装有目标应用(即应用客户端)，当该应用客户端运行于各用户终端中时，可以分别与上述图1所示的服务器10之间进行数据交互。
92.其中，如图1所示，该服务器10可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、cdn、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
93.为便于理解，本技术实施例可以在图1所示的多个用户终端中选择一个用户终端作为目标用户终端，该目标用户终端可以包括：智能手机、平板电脑、笔记本电脑、桌上型电脑、智能电视等携带选址功能的智能终端。例如，为便于理解，本技术实施例可以将图1所示的用户终端100a作为目标用户终端，用户终端100a可以获取目标用户的期望选址的地址属性信息以及资产属性信息，该选址期望是指目标用户的选址要求，如目标用户想要在哪个地方进行选址，以及选址区域的规模、预算以及商业用途等。用户终端100a基于目标用户的期望选址的地址属性信息确定候选区域，并根据预设划分规则对该候选区域进行区域划分，得到m个子区域，该预设划分规则可以是指等面积划分或者不等面积划分等，m为正整数，如m可以取值为1,2,3
…
。用户终端100a可以获取m个子区域中每个子区域的人口特征信息以及交易特征信息，并将每个子区域的人口特征信息和交易特征信息，以及目标用户的期望选址的资产属性信息发送给服务器10。服务器10接收到用户终端100a发送的每个子区域的人口特征信息和交易特征信息，以及资产属性信息后，可以对子区域m
i
的人口特征信息、交易特征信息以及资产属性信息进行识别，得到子区域m
i
的匹配度。该子区域m
i
的匹配度用于反映子区域m
i
与目标用户的期望选址之间的匹配度，子区域m
i
属于m个子区域，i为小于或者等于m的正整数。服务器10可以根据m个子区域分别对应的匹配度，从m个子区域中确定出目标用户的目标选址区域。服务器10可以将该目标选址区域发送给用户终端100a，用户终端100a可以输出该目标选址区域。这样，可以快速且准确地为目标用户确定目标选址区域，可以提高选址的效率。
94.请参见图2，图2是本技术实施例提供的一种选址方法的流程示意图。该选址方法可由计算机设备执行，该计算机设备可以为服务器(如上述图1中的服务器10)，或者用户终端(如上述图1的用户终端集群中的任一用户终端)，或者为服务器和用户终端组成的系统，本技术对此不做限定。如图2所示，该选址方法可以包括步骤s101
‑
s105。
95.s101，获取目标用户的期望选址的地址属性信息以及资产属性信息。
96.具体的，计算机设备可以通过对目标用户的期望选址进行分析，确定目标用户的目标选址区域，这样，可以快速且准确地为目标用户确定目标选址区域，提高选址效率，且降低人工成本。具体的，计算机设备可以获取目标用户的期望选址的地址属性信息以及资产属性信息。该地址属性信息可以包括目标用户所期望选址的选址位置信息，如目标用户
想要在深圳南山区选择目标选址区域。资产属性信息可以包括目标选址区域的规模大小、租赁或者购买价格以及区域用途等，如目标用户想要选择一个100m2左右的区域，月租金在5000
‑
50000元左右，用于开设服装店。
97.s102，根据地址属性信息确定候选区域，根据预设区域划分规则对候选区域进行区域划分，得到m个子区域。
98.具体的，计算机设备可以根据地址属性信息确定候选区域，如可以根据目标用户的期望选址所包含的选址位置信息，将该选址位置信息所指示的区域确定为候选区域。如目标用户想要在深圳南山开设服装店，则可以将深圳南山确定为候选区域。计算机设备确定候选区域后，可以根据预设区域划分规则对候选区域进行区域划分，得到m个子区域。其中，区域预设划分规则可以是指管理人员预先设置好的区域划分规则，如等面积划分规则、不等面积划分规则以及随机划分规则等，可以根据具体情况进行设置，每个子区域的面积大小可以根据具体情况进行设置，本技术实施例在此不作限制。计算机设备可以对候选区域进行等面积划分，得到m个区域面积相同的子区域。当然计算机设备也可以对候选区域进行随机划分，得到m个区域面积不相同的子区域。m为正整数，如m可以取值为1,2,3
…
。例如，计算机设备确定深圳南山为候选区域后，可以对深圳南山区域进行等面积划分，将深圳南山划分为m个100m*100m的基础栅格网。
99.s103，获取子区域m
i
的人口特征信息，以及获取子区域m
i
的交易特征信息。
100.具体的，计算机设备可以获取子区域m
i
的人口特征信息以及获取子区域m
i
的交易特征信息，该子区域m
i
属于m个子区域，i为小于或者等于m的正整数，如i可以取值为1,2,3
…
。子区域m
i
的人口特征信息可以包括该子区域m
i
的常住人口数量、流动人口数量、人口密度、意向客户数量以及人口属性信息等，该人口属性信息可以包括人口性别信息、人口年龄信息、人口职业信息以及人口消费偏好信息等。子区域m
i
的交易特征信息可以包括区域通行成本、产业分布信息(即兴趣点区位商poi)、用户消费能力、区域类型信息以及区域评估加权系数等信息。
101.可选的，交易特征信息包括区域通行成本，计算机设备获取子区域m
i
的交易特征信息的具体方式可以包括：获取子区域m
i
的目标道路类型，根据目标道路类型确定子区域m
i
的通行阻尼参数。根据通行阻尼参数确定子区域m
i
的通行时间成本，获取子区域m
i
内的通行方式，根据通行方式确定子区域m
i
的通行费用成本。对子区域m
i
的通行时间成本和通行费用成本进行求和，得到子区域m
i
的区域通行成本。
102.具体的，计算机设备可以获取属于子区域m
i
的道路对应的道路类型，该每个子区域中的道路类型可以是指一级道路类型和二级道路类型，即城市道路网有各种不同的道路类型，一级道路是指连接各大地区的经济政治中心、通往重要工业区域或交通枢纽的道路，二级道路是指连接具体的行政中心、交通枢纽、商业地带、住宅社区、工业矿区或旅游景点等，位于一级道路之下。每个子区域分别对应的目标道路类型可以是指城市道路、公路、厂矿道路、林区道路以及乡村道路，其中，城市道路又可以包括快速路、主干路、次干路及支路。不同道路类型所对应的配速是不一样的，如快速路的车速度为60
‑
100km/h，支路(即次干路与街坊路(小区路)的连接线，以服务功能为主)的车速度为20
‑
40km/h。因此不同道路类型的区域通行所花费的时间是不一样的，计算机设备可以根据属于子区域m
i
的道路对应的道路类型确定子区域m
i
的通行阻尼参数。若属于子区域m
i
的道路对应的道路类型指示子
区域m
i
中的道路配速越快，则可以确定子区域m
i
的通行阻尼参数越小。例如，若属于子区域m
i
的道路对应的道路类型为快速路(快速路的车速度为60
‑
100km/h)，则可以确定子区域m
i
的通行阻尼参数越小。若子区域m
i
的目标道路类型指示子区域m
i
中的道路配速越慢，则可以确定子区域m
i
的通行阻尼参数越大。例如，若属于子区域m
i
的道路对应的道路类型为支路(支路的车速度为20
‑
40km/h)，则可以确定子区域m
i
的通行阻尼参数越大。
103.具体的，计算机设备可以根据通行阻尼参数确定子区域m
i
的通行时间成本，若通行阻尼参数越大，则通行时间成本越大，若通行阻尼参数越小，则通行时间成本越小。计算机设备根据通行阻尼参数确定子区域mi的通行时间成本的公式可以如下公式(1)所示：
[0104][0105]
其中，公式(1)中d
ij
表示从出发子区域到目标子区域(即出发地到目的地)的空间距离，r
i
表示到达目标子区域i的通行阻尼参数，表示目标子区域i与出发子区域之间所穿越的所有子区域的距离和通行阻尼参数的累积，f表示最小累积阻力与克服阻力过程的正相关关系。
[0106]
具体的，计算机设备还可以获取子区域m
i
内的通行方式，该通行方式可以为打车通行方式、步行通行方式、公交通行方式、地铁通行方式以及开车通行方式等。不同的通行方式所需要花费的通行费用成本以及通行精力是不一样的，因此，计算机设备可以根据每个子区域的通行方式确定对应子区域的通行费用成本。其中，计算机设备获取候选区域中所有的公交站点、地铁站点以及停车场，以该所有的公交站点、地铁站点以及停车场为中点，以不同的半径范围取缓冲面。如可以以某个公交站点为中点取半径为100m的缓冲面，取半径为200m的缓冲面，或者，取半径为500m的缓冲面。计算机设备可以设置不同的缓冲面所需要花费的通行费用成本，缓冲面的半径越大，则对应的通行费用成本越大。如以公交站点为中点，半径为100m的缓冲面所需要花费的通行费用成本可以为1元，半径为200m的缓冲面的通行费用成本可以为1.5元，半径为500m的缓冲面的通行费用成本可以为2元。如以地铁站点为中点，半径为100m的缓冲面所需要花费的通行费用成本为2元，半径为500m的缓冲面的通行费用成本为2元。可见，不同交通工具站点为中心，相同半径的缓冲面所需要花费的通行费用成本可以相同，也可以不同。计算机设备可以收集大量通行客户的通行成本与通行距离之间的对应关系，确定每个交通工具站点(即公交站点、地铁站点以及停车场)所对应的每个缓冲面所需要花费的通行费用成本。计算机设备以所有的公交站点、地铁站点以及停车场为中点，以不同的半径范围取缓冲面，确定每个缓冲面所需要花费的通行费用成本后，可以获取每个子区域所需要花费的通行费用成本，如子区域a在以公交站点为中心，半径为100m的缓冲面中时，则可以确定子区域a所需要花费的通行费用成本为1元。
[0107]
其中，计算机设备也可以确定每个子区域的基础通行费用成本相同，可以根据不同的缓冲面设置不同的加权系数，缓冲面的半径越大则加权数越大，缓冲面的半径越小则加权系数越小。如半径为100m的缓冲面的加权系数可以为1/80，半径为200m的缓冲面的加权系数可以为1/70元，半径为500m的缓冲面的加权系数可以为1/60元等。这样可以获取每个子区域内的加权系数之和，获取该加权系数与基础通行费用成本之间的乘积，将该乘积作为对应的子区域的通行费用成本。计算机设备得到子区域m
i
的通行时间成本和通行费用成本后，可以对子区域m
i
的通行时间成本和通行费用成本进行求和，得到子区域m
i
的区域通
行成本。
[0108]
如图3所示，图3是本技术实施例提供的一种获取子区域的通行费用成本的示意图，如图3所示，计算机设备可以以公交站点为中点，以不同的半径范围取缓冲面，确定每个缓冲面对应的加权系数。如图3所示，缓冲面30a是指以公交站点b为圆心，以100m为半径划分的缓冲面，缓冲面30b是指以公交站点b为圆心，以200m为半径划分的缓冲面，缓冲面30c是指以公交站点b为圆心，以500m为半径划分的缓冲面。不同半径的缓冲面所对应的加权系数是不一样的，可以根据收集到客户交通数据所确定，也可以由其他方式所确定，本技术实施例在此不作限制。
[0109]
可选的，交易特征信息包括产业分布信息，计算机设备获取子区域m
i
的交易特征信息的具体方式可以包括：获取属于子区域m
i
中的n个产业分别对应的业务交易数据。根据产业n
j
的业务交易数据确定产业n
j
的产业产值；产业n
j
属于n个产业，j为小于或者等于n的正整数，对n个产业分别对应的产业产值进行求和处理，得到子区域m
i
的区域产值。获取产业n
j
的产业产值与区域产值的比值，将n个产业分别对应的比值，确定为子区域m
i
的产业分布信息。
[0110]
具体的，计算机设备可以获取属于子区域m
i
中的n个产业分别对应的业务交易数据，该n个产业可以是指办公、教育、娱乐、住宿和其他，n为正整数，例如n可以取值为1,2,3
…
。根据产业n
j
的业务交易数据确定产业n
j
的产业产值，对n个产业分别对应的产业产值进行求和处理，得到子区域m
i
的区域产值。获取产业n
j
的产业产值与区域产值的比值，将n个产业分别对应的比值，确定为子区域m
i
的产业分布信息。该产业分布信息可以是指兴趣点区位商，即poi区位商，poi的英文名称是指point of interest，即兴趣点(即目标用户感兴趣的产业)。区位商是指一个地区特定部门的产值在地区工业总产值中所占的比重与全国该部门产值在全国工业总产值中所占比重之间的比值，区位商大于1，可以认为该产业是地区的专业化产业。区位商越大，则专业化水平越高，区位商越小，则专业化水平越小。如果区位商接近0，则认为该产业的专业化水平越低。我们可以获取各个产业分别对应的poi区位商，如办公、教育、娱乐、住宿等分别对应的poi区位商。计算每个子区域的poi区位商，可以量化空间的信息复杂度和用地混杂性，主要区别繁华地带和城中村等地段作用，表征区域经济的繁荣程度，用以描述空间场地高度集聚特征区位，如深圳的华强北和北京的中关村是电子产品批发和零售产业集中区域，其电子产业的poi区位商接近于1，根据poi区位商可以更好的,选址提供参考。
[0111]
其中，计算机设备获取每个子区域的产业分布信息的公式可以如下公式(2)所示：
[0112][0113]
其中，公式(2)中的α代表第α个产业，β表示第β个地区，lq
αβ
是指第β个地区中的第α个产业兴趣点区位商，l
αβ
是指第β个地区中的第α个产业的产值，是指所有地区(即m个地区)的总产值，是指第β个地区中的所有产业(即n个产业)的总产值，是指所有地区(即m个地区)中所有产业(即n个产业)的总产值，即m*n个产
值。
[0114]
可选的，交易特征信息包括用户消费能力，计算机设备获取子区域m
i
的交易特征信息的具体方式可以包括：判断子区域m
i
中是否存在用户住房交易信息。若子区域m
i
中存在用户住房交易信息，则根据子区域m
i
中的用户住房交易信息确定子区域m
i
的用户消费能力。若子区域m
i
中不存在用户住房交易信息，则从m个子区域中获取与子区域m
i
相邻的相邻子区域，获取相邻子区域的用户消费能力，以及相邻子区域对应的加权系数，采用加权系数对相邻子区域的用户消费能力进行加权处理，得到子区域m
i
的用户消费能力。
[0115]
具体的，计算机设备可以判断子区域m
i
中是否存在用户住房交易信息，该用户住房交易信息可以包括二手房房价交易数据、租房价格交易数据以及新房房价交易数据等交易数据。若子区域m
i
中存在用户住房交易信息，则可以从用户住房交易信息确定二手房房价、租房价格以及新房房价等租房价格，根据该租房价格确定目标用户的用户消费能力。例如，若二手房房价、租房价格以及新房房价等住房价格越高，则可以说明该区域的物价越高，目标用户的用户消费能力相对较高；若二手房房价、租房价格以及新房房价等租房价格越低，则可以说明该区域的物价越低，目标用户的用户消费能力相对较低。若子区域m
i
中不存在用户住房交易信息，则从m个子区域中获取与子区域m
i
相邻的相邻子区域，获取相邻子区域的用户消费能力，以及相邻子区域对应的加权系数，采用加权系数对相邻子区域的用户消费能力进行加权处理，得到子区域m
i
的用户消费能力。其中，子区域m
i
相邻的相邻子区域的数量可以为一个或者多个，当子区域m
i
相邻的相邻子区域的数量为多个时，可以获取该多个相邻子区域分别对应的用户消费能力。计算机设备可以采用该多个相邻子区域分别对应的加权系数对该多个相邻子区域分别对应的用户消费能力进行加权处理，得到多个加权处理后的用户消费能力。计算机设备可以对该多个加权处理后的用户消费能力进行求平均值，将该多个加权处理后的用户消费能力的平均值确定为子区域m
i
的用户消费能力。其中，多个相邻子区域分别对应的加权系数可以根据与子区域m
i
的距离决定，如距离子区域m
i
越远的相邻子区域，其加权系数越小，距离子区域m
i
越近的相邻子区域，其加权系数越大。其中，计算机设备可以通过克里金插值获取每个子区域的用户消费能力。由于很难获取所有子区域的用户住房交易数据，因此，可以通过克里金插值算法根据已知用户消费能力的子区域，确定没有用户住房交易数据的子区域。
[0116]
具体的，计算机设备通过克里金插值方式获取每个子区域的用户消费能力的方式可以如下公式(3)所示：
[0117][0118]
其中，公式(3)中的z(s0)是指子区域m
i
的用户消费能力，s0是指子区域m
i
，γ
i
是指相邻子区域s
i
的权重系数，z(s
i
)是指子区域m
i
的相邻子区域s
i
的用户消费能力。
[0119]
可选的，子区域m
i
的交易特征信息还可以包括区域类型信息。计算机设备可以根据子区域m
i
的区域类型信息，确定子区域m
i
的有效性，若子区域m
i
为无效区域时，则可以将该子区域m
i
删除，即不作为后续确定目标选址区域的备选区域。其中，区域类型信息可以包括有效区域类型和无效区域类型，有效区域类型可以为商圈、街道以及办公区域等，无效区域类型可以为河流、旅游景点、绿植以及公园等。例如，当子区域m
i
的区域类型为公园时，则可以将该子区域m
i
确定为无效区域，则可以将该子区域m
i
从m个子区域中删除，即不作为后续确定目标选址区域的备选区域。
[0120]
s104，对子区域m
i
的人口特征信息、交易特征信息以及资产属性信息进行识别，得到子区域m
i
的匹配度。
[0121]
具体的，计算机设备可以对子区域m
i
的人口特征信息、交易特征信息以及资产属性信息进行识别，得到子区域m
i
的匹配度，该子区域m
i
的匹配度用于反映子区域m
i
与目标用户的期望选址之间的匹配度。
[0122]
可选的，计算机设备可以调用目标选址识别模型，该目标选址识别模型可以对子区域m
i
的人口特征信息和交易特征信息，以及资产属性信息进行识别，得到子区域m
i
的匹配度。计算机设备可以通过目标选址模型中的嵌入层，对子区域m
i
的人口特征信息和交易特征信息进行向量转换，得到子区域m
i
的人口特征向量和交易特征向量，对资产属性信息进行向量转换，得到资产属性向量。计算机设备可以调用目标选址识别模型中的连接层，对对子区域m
i
的人口特征向量和交易特征向量进行拼接，得到子区域m
i
的区域特征向量。计算机设备可以调用目标选址识别模型中的隐藏层，获取子区域m
i
的区域特征向量与资产属性向量之间的向量距离，并通过目标选址识别模型中的分类层，对子区域m
i
的区域特征向量与资产属性向量之间的向量距离进行分类，得到子区域m
i
的匹配度。例如，若向量距离越大，则可以确定匹配度越小；若向量距离越小，则可以确定匹配度越大。
[0123]
可选的，计算机设备可以获取每个子区域对应的区域评估加权系数，将上述目标选址识别模型输出的匹配度确定为候选匹配度，通过该区域评估加权系数对每个子区域的候选匹配度进行加权处理，得到每个子区域的匹配度。这样，可以更准确的确定每个子区域的优劣势，以便更准确的为用户选出更准确的目标选址区域。其中，每个子区域分别对应的区域评估加权系数可以由经验专家进行评估，如由经验专家根据经验所得某个子区域的经济发展较好，地址位置较好，则可以设置该子区域对应的区域评估加权系数较高。如由经验专家根据经验所得某个子区域对应经济发展较差，地址位置不便利，则可以设置该子区域对应的区域评估加权系数较低。
[0124]
s105，根据m个子区域分别对应的匹配度，从m个子区域中确定出目标用户的目标选址区域。
[0125]
具体的，计算机设备根据m个子区域分别对应的匹配度，从m个子区域中确定出目标用户的目标选址区域。其中，计算机设备可以根据m个子区域分别对应的匹配度，对候选区域进行等值线划分，得到至少一个第一候选选址区域，该第一候选选址区域的边界所覆盖的所有子区域中任意两个子区域的匹配度相同。计算机设备可以获取每个第一候选选址区域的选址评分，该每个第一候选选址区域的选址评分可以是指该第一候选选址区域中所覆盖的所有子区域的匹配度之和。计算机设备可以获取多个第一候选选址区域中选址评分最高的第一候选选址区域，将该选址评分最高的第一候选选址区域所覆盖的所有子区域确定为目标用户的目标选址区域。
[0126]
在本技术实施例中，通过获取目标用户的期望选址的地址属性信息以及资产属性信息，根据地址属性信息确定候选区域，根据预设划分规则对候选区域进行更小粒度的区域划分，得到m个子区域，这样有利于挖掘出各个子区域更加准确的细节特征信息，有利于提高获取目标用户的目标选址区域的准确度。进一步，可以获取子区域m
i
的人口特征信息以及交易特征信息，该子区域m
i
属于所述m个子区域，对子区域m
i
的人口特征信息、交易特征信息以及资产属性信息进行识别，得到子区域m
i
的匹配度，该子区域m
i
的匹配度用于反映子
区域m
i
与目标用户的期望选址之间的匹配度。然后，通过子区域m
i
的多维度信息(如人口特征信息、交易特征信息以及资产属性信息)确定子区域m
i
的匹配度，进而，根据匹配度确定目标选址区域，可以提高每个子区域的匹配度的准确性，以此可以提高从m个子区域中确定目标用户的目标选址区域的选址准确性。另外，本方案通过目标选址识别模型对子区域m
i
的人口特征信息、交易特征信息以及资产属性信息进行识别，得到子区域m
i
的匹配度，可以提高匹配度识别的准确度。同时，获取目标选址区域的过程，不需要人工参与，根据目标用户的期望选址、每个子区域的人口特征信息以及交易特征信息，能够快速且准确地确定目标用户的目标选址区域，提高选址的效率。
[0127]
请参见图4，图4是本技术实施例提供的一种选址方法的流程示意图。该选址方法可由计算机设备执行，该计算机设备可以为服务器(如上述图1中的服务器10)，或者用户终端(如上述图1的用户终端集群中的任一用户终端)，或者为服务器和用户终端组成的系统，本技术对此不做限定。如图4所示，该选址方法可以包括步骤s201
‑
s208。
[0128]
s201，获取目标用户的期望选址的地址属性信息以及资产属性信息。
[0129]
s202，根据地址属性信息确定候选区域，根据预设区域划分规则对候选区域进行区域划分，得到m个子区域。
[0130]
s203，获取子区域m
i
的人口特征信息，以及获取子区域m
i
的交易特征信息。
[0131]
s204，对子区域m
i
的人口特征信息、交易特征信息以及资产属性信息进行识别，得到子区域m
i
的匹配度。
[0132]
具体的，本技术实施例中步骤s201
‑
s204的具体内容可以参见上述图2中步骤s101
‑
s104的内容，本技术实施例在此不再赘述。
[0133]
s205，根据m个子区域分别对应的匹配度，对候选区域进行等值线划分，得到多个第一候选选址区域。
[0134]
具体的，计算机设备可以根据m个子区域分别对应的匹配度，对候选区域进行等值线划分，得到多个第一候选选址区域，该第一候选选址区域的边界所覆盖的所有子区域中任意两个子区域的匹配度相同。由于从繁华地带区域到偏远地带区域所覆盖的子区域的匹配度逐渐降低，因此，可以采用等值线划分法，将匹配度大于目标匹配度的子区域圈起来，得到多个第一候选选址区域。这样，可以更便于后续从m个子区域中确定目标用户的目标选址区域。
[0135]
s206，获取多个第一候选选址区域分别对应的区域中心点，基于多个第一候选选址区域分别对应的区域中心点，对多个第一候选选址区域进行调整，得到多个调整后的第一候选选址区域。
[0136]
具体的，由于根据m个子区域分别对应的匹配度，对候选区域进行划分，得到多个第一候选选址区域时，各个第一候选选址区域之间可能会有重叠或者空隙的地方，不利于目标选址区域的选取。因此，计算机设备可以获取多个第一候选选址区域分别对应的区域中心点，基于多个第一候选选址区域分别对应的区域中心点，对多个第一候选选址区域进行调整，得到多个调整后的第一候选选址区域，该多个调整后的第一候选选址区域中任意两个调整后的第一候选选址区域之间不具有重叠部分。其中，计算机设备可以基于多个第一候选选址区域分别对应的区域中心点，对多个第一候选选址区域进行调整，得到多个泰森多边形(即voronoi图，是由一组由连接两邻点直线的垂直平分线组成的连续多边形组
成)。对多个第一候选选址区域进行调整得到多个泰森多边形可以实现将候选区域划分成无重叠以及无空隙的泰森多边形(即多个调整后的第一候选选址区域)，以便准确的从m个子区域中确定目标用户的目标选址区域，提高选址的准确性。其中，对多个第一候选选址区域进行调整得到多个泰森多边形的方法可以包括：分治法(一种泰森多边形划分法)、扫描线算法(一种泰森多边形划分法)和三角剖分算法(一种泰森多边形划分法)等。
[0137]
s207，获取多个调整后的第一候选选址区域分别对应的第一区域评分。
[0138]
具体的，计算机设备可以获取多个调整后的第一候选选址区域分别对应的第一区域评分，该第一区域评分为调整后的第一候选选址区域所覆盖的所有子区域的匹配度总和。其中，计算机设备可以获取每个调整后的第一候选选址区域所覆盖的子区域，并获取该覆盖的子区域的匹配度，对每个调整后的第一候选选址区域所覆盖的所有子区域的匹配度进行求和，得到每个调整后的第一候选选址区域的第一区域评分。
[0139]
s208，根据多个调整后的第一候选选址区域分别对应的第一区域评分，从m个子区域中确定出目标用户的目标选址区域。
[0140]
具体的，计算机设备可以根据多个调整后的第一候选选址区域分别对应的第一区域评分，从m个子区域中确定出目标用户的目标选址区域。
[0141]
可选的，计算机设备根据多个调整后的第一候选选址区域分别对应的第一区域评分，从m个子区域中确定出目标用户的目标选址区域的具体方式可以包括：根据多个调整后的第一候选选址区域分别对应的第一区域评分，对候选区域进行等值线划分，得到多个第二候选选址区域，第二候选选址区域的边界所覆盖的所有调整后的第一候选选址区域中任意两个调整后的第一候选选址区域的第一区域评分相同。获取多个第二候选选址区域分别对应的第二区域评分，将多个第二候选选址区域中第二区域评分最高的第二候选选址区域，确定为目标选址区域，第二区域评分为第二候选区域所覆盖的所有子区域的匹配度总和。
[0142]
具体的，计算机设备根据多个调整后的第一候选选址区域分别对应的第一区域评分，对候选区域进行等值线划分，得到多个第二候选选址区域。其中，由于对第一候选选址区域进行调整，使各个第一候选选址区域相互之间不具有重叠部分，以及使调整后的第一候选选址区域覆盖整个候选区域，不留下空隙部分。但第一候选选址区域所覆盖的子区域的匹配度为大于或者等于目标匹配，对多个第一候选选址区域进行调整后，改变了每个第一候选选址区域内的子区域。因此，可以根据多个调整后的第一候选选址区域分别对应的第一区域评分，对候选区域进行等值线划分，得到多个第二候选选址区域。计算机设备可以获取多个第二候选选址区域分别对应的第二区域评分，将多个第二候选选址区域中第二区域评分最高的第二候选选址区域，确定为目标选址区域，第二区域评分为第二候选区域所覆盖的所有子区域的匹配度总和。
[0143]
可选的，计算机设备得到多个第二候选选址区域后，可以对每个第二候选选址区域进行调整，得到调整后的第二候选选址区域。其中，计算机设备可以判断第二候选选址区域的原始边界所占调整后的第一候选选址区域的面积。若第二候选选址区域的原始边界所占调整后的第一候选选址区域的面积大于1/2，则将第二候选选址区域的原始边界作为调整后的第二候选选址区域的边界；若第二候选选址区域的原始边界所占调整后的第一候选选址区域的面积小于或者等于1/2，则将调整后的第一候选选址区域的边界作为调整后的
第二候选选址区域的边界，以此得到调整后的第二候选选址区域，这样，可以使调整后的第二候选选址区域内包含相对完成的调整后的第一候选选址区域，可以便于目标选址区域的选取。
[0144]
如图5所示，图5是本技术实施例提供的一种确定目标用户的目标选址区域的示意图，如图5所示，计算机设备可以将候选区域划分为m个子区域，如图5中的正方形区域50a。计算机设备可以获取每个子区域对应的匹配度，根据该每个子区域的匹配度，对候选区域进行等值线划分，得到多个第一候选选址区域，并获取每个第一候选选址区域的区域中心点，即如图5中的黑色圆点50b。根据每个第一候选选址区域的区域中心点，对多个第一候选选址区域进行调整，即对候选区域进行划分，得到多个调整后的第一候选选址区域，即如图5中的不规则多边形50c。计算机设备得到多个调整后的第一候选选址区域后，可以获取多个调整后的第一候选选址区域分别对应的第一区域评分，该第一区域评分是指调整后的第一候选选址区域所覆盖的所有子区域的匹配度总和。计算机设备可以根据多个调整后的第一候选选址区域的第一区域评分，对候选区域进行等值线划分，得到多个第二候选选址区域，如图5中的第二候选选址区域50d。计算机设备可以对每个第二候选选址区域进行调整，得到调整后的第二候选选址区域50e，如图5所示，计算机设备可以判断第二候选选址区域的原始边界所占调整后的第一候选选址区域的面积。若第二候选选址区域的原始边界所占调整后的第一候选选址区域的面积大于1/2，则将第二候选选址区域的原始边界作为调整后的第二候选选址区域的边界；若第二候选选址区域的原始边界所占调整后的第一候选选址区域的面积小于或者等于1/2，则将调整后的第一候选选址区域的边界作为调整后的第二候选选址区域的边界。计算机设备可以获取每个调整后的第二候选选址区域对应的第二区域评分，该第二区域评分是指第二获选选址区域所覆盖的所有子区域的匹配度总和，将多个调整后的第二候选选址区域中第二区域评分最高的调整后的第二候选选址区域，确定为目标用户的目标选址区域。
[0145]
在本技术实施例中，通过获取目标用户的期望选址的地址属性信息以及资产属性信息，根据地址属性信息确定候选区域，根据预设划分规则对候选区域进行更小粒度的区域划分，得到m个子区域，这样有利于挖掘出各个子区域更加准确的细节特征信息，有利于提高获取目标用户的目标选址区域的准确度。进一步，可以获取子区域m
i
的人口特征信息以及交易特征信息，该子区域m
i
属于所述m个子区域，对子区域m
i
的人口特征信息、交易特征信息以及资产属性信息进行识别，得到子区域m
i
的匹配度，该子区域m
i
的匹配度用于反映子区域m
i
与目标用户的期望选址之间的匹配度。然后，通过子区域m
i
的多维度信息(如人口特征信息、交易特征信息以及资产属性信息)确定子区域m
i
的匹配度，进而，根据匹配度确定目标选址区域，可以提高每个子区域的匹配度的准确性，以此可以提高从m个子区域中确定目标用户的目标选址区域的选址准确性。另外，本技术实施例可以根据每个子区域的匹配度，对候选区域进行等值线划分，得到多个第一候选选址区域，并对该多个候选选址区域进行调整，得到多个调整后的第一候选选址区域，这样可以使多个调整后的第一候选选址区域之间不具有重叠部分，且对占据候选区域的整个面积，不留有空隙部分，这样可以便于候选确定目标选址区域，提高选址准确性。同时，获取目标选址区域的过程，不需要人工参与，根据目标用户的期望选址、每个子区域的人口特征信息以及交易特征信息，能够快速且准确地确定目标用户的目标选址区域，提高选址的效率。
[0146]
请参见图6，图6是本技术实施例提供的一种选址装置的结构示意图。上述选址装置可以是运行于计算机设备中的一个计算机程序(包括程序代码)，例如该选址装置为一个应用软件；该选址装置可以用于执行本技术实施例提供的选址方法中的相应步骤。如图6所示，该选址装置可以包括：第一获取模型11、区域划分模块12、第二获取模块13、识别模块14以及确定模块15。
[0147]
第一获取模块11，用于获取目标用户的期望选址的地址属性信息以及资产属性信息；
[0148]
区域划分模块12，用于根据地址属性信息确定候选区域，根据预设区域划分规则对候选区域进行区域划分，得到m个子区域，m为正整数；
[0149]
第二获取模块13，用于获取子区域m
i
的人口特征信息，以及获取子区域m
i
的交易特征信息；子区域m
i
属于m个子区域，i为小于或者等于m的正整数；
[0150]
识别模块14，用于对子区域m
i
的人口特征信息、交易特征信息以及资产属性信息进行识别，得到子区域m
i
的匹配度，子区域m
i
的匹配度用于反映子区域m
i
与目标用户的期望选址之间的匹配度；
[0151]
确定模块15，用于根据m个子区域分别对应的匹配度，从m个子区域中确定出目标用户的目标选址区域。
[0152]
其中，交易特征信息包括区域通行成本；
[0153]
第二获取模块13包括：
[0154]
第一确定单元1301，用于获取属于子区域m
i
的道路对应的道路类型，根据该道路类型确定子区域m
i
的通行阻尼参数；
[0155]
第二确定单元1302，用于根据通行阻尼参数确定子区域m
i
的通行时间成本；
[0156]
第三确定单元1303，用于获取子区域m
i
内的通行方式，根据通行方式确定子区域m
i
的通行费用成本；
[0157]
求和单元1304，用于对子区域m
i
的通行时间成本和通行费用成本进行求和，得到子区域m
i
的区域通行成本。
[0158]
其中，交易特征信息包括产业分布信息；
[0159]
第二获取模块13包括：
[0160]
第一获取单元1305，用于获取属于子区域m
i
中的n个产业分别对应的业务交易数据，n为正整数；
[0161]
第四确定单元1306，用于根据产业n
j
的业务交易数据确定产业n
j
的产业产值；产业n
j
属于n个产业，j为小于或者等于n的正整数；
[0162]
求和处理单元1307，用于对n个产业分别对应的产业产值进行求和处理，得到子区域m
i
的区域产值；
[0163]
第二获取单元1308，用于获取产业n
j
的产业产值与区域产值的比值，将n个产业分别对应的比值，确定为子区域m
i
的产业分布信息。
[0164]
其中，交易特征信息包括用户消费能力；
[0165]
第二获取模块13包括：
[0166]
判断单元1309，用于判断子区域m
i
中是否存在用户住房交易信息；
[0167]
第五确定单元1310，用于若子区域m
i
中存在用户住房交易信息，则根据子区域m
i
中
的用户住房交易信息确定子区域m
i
的用户消费能力；
[0168]
加权处理单元1311，用于若子区域m
i
中不存在用户住房交易信息，则从m个子区域中获取与子区域m
i
相邻的相邻子区域，获取相邻子区域的用户消费能力，以及相邻子区域对应的加权系数，采用加权系数对相邻子区域的用户消费能力进行加权处理，得到子区域m
i
的用户消费能力。
[0169]
其中，识别模块14包括：
[0170]
向量转换单元1401，用于调用目标选址识别模型，对子区域m
i
的人口特征信息和交易特征信息进行向量转换，得到子区域m
i
的人口特征向量和交易特征向量，对资产属性信息进行向量转换，得到资产属性向量；
[0171]
拼接单元1402，用于对子区域m
i
的人口特征向量和交易特征向量进行拼接，得到子区域m
i
的区域特征向量；
[0172]
第三获取单元1403，用于获取子区域m
i
的区域特征向量与资产属性向量之间的向量距离；
[0173]
第六确定单元1404，用于根据向量距离确定子区域m
i
的匹配度。
[0174]
其中，确定模块15包括：
[0175]
等值线划分单元1501，用于根据m个子区域分别对应的匹配度，对候选区域进行等值线划分，得到多个第一候选选址区域；第一候选选址区域的边界所覆盖的所有子区域中任意两个子区域的匹配度相同；
[0176]
调整单元1502，用于获取多个第一候选选址区域分别对应的区域中心点，基于多个第一候选选址区域分别对应的区域中心点，对多个第一候选选址区域进行调整，得到多个调整后的第一候选选址区域，多个调整后的第一候选选址区域中任意两个调整后的第一候选选址区域之间不具有重叠部分；
[0177]
第四获取单元1503，用于获取多个调整后的第一候选选址区域分别对应的第一区域评分，第一区域评分为调整后的第一候选选址区域所覆盖的所有子区域的匹配度总和；
[0178]
第七确定单元1504，用于根据多个调整后的第一候选选址区域分别对应的第一区域评分，从m个子区域中确定出目标用户的目标选址区域。
[0179]
其中，第七确定单元1504具体用于：
[0180]
根据多个调整后的第一候选选址区域分别对应的第一区域评分，对候选区域进行等值线划分，得到多个第二候选选址区域，第二候选选址区域的边界所覆盖的所有调整后的第一候选选址区域中任意两个调整后的第一候选选址区域的第一区域评分相同；
[0181]
获取多个第二候选选址区域分别对应的第二区域评分，将多个第二候选选址区域中第二区域评分最高的第二候选选址区域，确定为目标选址区域，第二区域评分为第二候选区域所覆盖的所有子区域的匹配度总和。
[0182]
另外，对采用相同方法的有益效果描述，在此不再进行赘述。
[0183]
请参见图7，图7是本技术实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。如图7所示，上述计算机设备1000可以包括：处理器1001，网络接口1004和存储器1005，此外，上述计算机设备1000还可以包括：目标用户接口1003，和至少一个通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。其中，目标用户接口1003可以包括显示屏(display)、键盘(keyboard)，可选目标用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接
口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi
‑
fi接口)。存储器1005可以是高速ram存储器，也可以是非易失性的存储器(non
‑
volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器1001的存储装置。如图7所示，作为一种计算机可读存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、目标用户接口模块以及设备控制应用程序。
[0184]
在图7所示的计算机设备1000中，网络接口1004可提供网络通讯功能；而目标用户接口1003主要用于为目标用户提供输入的接口；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的设备控制应用程序，以实现：
[0185]
获取目标用户的期望选址的地址属性信息以及资产属性信息；
[0186]
根据地址属性信息确定候选区域，根据预设区域划分规则对候选区域进行区域划分，得到m个子区域，m为正整数；
[0187]
获取子区域m
i
的人口特征信息，以及获取子区域m
i
的交易特征信息；子区域m
i
属于m个子区域，i为小于或者等于m的正整数；
[0188]
对子区域m
i
的人口特征信息、交易特征信息以及资产属性信息进行识别，得到子区域m
i
的匹配度，子区域m
i
的匹配度用于反映子区域m
i
与目标用户的期望选址之间的匹配度；
[0189]
根据m个子区域分别对应的匹配度，从m个子区域中确定出目标用户的目标选址区域。
[0190]
应当理解，本技术实施例中所描述的计算机设备1000可执行前文图2或者图4所对应实施例中对选址方法的描述，也可执行前文图6所对应实施例中对选址装置的描述，在此不再赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。
[0191]
此外，这里需要指出的是：本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，且计算机可读存储介质中存储有前文提及的选址装置所执行的计算机程序，且计算机程序包括程序指令，当处理器执行程序指令时，能够执行前文图2或者图4所对应实施例中对选址方法的描述，因此，这里将不再进行赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。对于本技术所涉及的计算机可读存储介质实施例中未披露的技术细节，请参照本技术方法实施例的描述。作为示例，程序指令可被部署在一个计算设备上执行，或者在位于一个地点的多个计算设备上执行，又或者，在分布在多个地点且通过通信网络互连的多个计算设备上执行，分布在多个地点且通过通信网络互连的多个计算设备可以组成区块链系统。
[0192]
此外，需要说明的是：本技术实施例还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或者计算机程序可以包括计算机指令，该计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器可以执行该计算机指令，使得该计算机设备执行前文图2或者图4所对应实施例中对选址方法的描述，因此，这里将不再进行赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。对于本技术所涉及的计算机程序产品或者计算机程序实施例中未披露的技术细节，请参照本技术方法实施例的描述。
[0193]
需要说明的是，对于前述的各个方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本技术并不受所描述的动作顺序的限制，因
为依据本技术，某一些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本技术所必须的。
[0194]
本技术实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。
[0195]
本技术实施例装置中的模块可以根据实际需要进行合并、划分和删减。
[0196]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储器(read
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only memory，rom)或随机存储器(random access memory，ram)等。
[0197]
以上所揭露的仅为本技术较佳实施例而已，当然不能以此来限定本技术之权利范围，因此依本技术权利要求所作的等同变化，仍属本技术所涵盖的范围。