用于确定新供应点的地址的方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本申请涉及计算机技术领域，具体涉及电数字数据处理技术领域，尤其涉及用于确定新供应点的地址的方法和装置。
【背景技术】
[0002]选址是指在建筑或投资之前对地址进行论证和决策的过程。新供应点的地址的确定，主要依靠对人流量和潜在用户进行相关分析:对区域人流量和潜在用户进行画像和估计，根据地理位置特征因素如人流量大等选取新供应点的地址。
[0003]然而，上述的基于人流量和潜在用户进行选址，用于选址的信息维度较少，导致选址结果的准确性和可靠性误差较大。
【发明内容】
[0004]鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望能够提供一种准确性好、可靠性高的方案。为了实现上述一个或多个目的，本申请提供了用于确定新供应点的地址的方法和装置。
[0005]第一方面，本申请提供了一种用于确定新供应点的地址的方法，包括:基于用户的检索数据，确定用户的需求信息，其中，所述检索数据至少包括供应点数据，所述需求信息至少包括需求发生位置；基于所述检索数据，获取已有供应点的供应信息，所述供应信息至少包括供应区域；匹配所述用户的需求信息与所述已有供应点的供应信息，得到未被满足的用户的需求信息；基于所述未被满足的用户的需求信息，确定新供应点的地址。
[0006]第二方面，本申请提供了一种用于确定新供应点的地址的装置，包括:需求确定模块，用于基于用户的检索数据，确定用户的需求信息，其中，所述检索数据至少包括供应点数据，所述需求信息至少包括需求发生位置；供应确定模块，用于基于所述检索数据，获取已有供应点的供应信息，所述供应信息至少包括供应区域；需求匹配模块，用于匹配所述用户的需求信息与所述已有供应点的供应信息，得到未被满足的用户的需求信息；地址确定模块，用于基于所述未被满足的用户的需求信息，确定新供应点的地址。
[0007]本申请提供的用于确定新供应点的地址的方法和装置，能够从用户的检索数据中确定用户的需求信息，之后确定与需求信息对应的供应信息，之后匹配供应信息与需求信息，得到未被满足的需求信息，最后基于未被满足的需求信息，确定新供应点的地址。该方法和装置中用于确定新供应点的地址的需求信息更为精准全面，因此提升了确定新供应点的地址的准确性和可靠性。
【附图说明】
[0008]通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显:
[0009]图1示出了本申请实施例的用于确定新供应点的地址的方法的一种示例性流程图；
[0010]图2示出了两个不同供应点单周内需求发生日期的概率密度函数的分布示意图；
[0011]图3示出了两个不同供应点单日内需求发生时刻的概率密度函数的分布示意图；
[0012]图4示出了两个不同供应点基于已完成供应的供需距离得到的累积分布函数的分布示意图；
[0013]图5示出了进行位置匹配后的已有供给点以及未被满足的用户的需求发生位置的热力图；
[0014]图6示出了本申请基于未被满足的用户的需求信息确定新供应点的地址的一种示例性实现方式的流程图；
[0015]图7示出了本申请基于未被满足的用户的需求信息确定新供应点的地址的另一种示例性实现方式的流程图；
[0016]图8示出了对未被满足的用户的需求发生位置进行聚类后得到的多个中心位置的地图截图示意图；
[0017]图9示出了图8中的一个聚类中心位置及对其进行优化后的新供应点的地址的地图截图不意图；以及
[0018]图10示出了本申请实施例的用于确定新供应点的地址的装置的一种示例性结构图。
【具体实施方式】
[0019]下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
[0020]需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
[0021]请参考图1，其示出了本申请实施例的用于确定新供应点的地址的方法的一种示例性流程图100。本实施例主要以该方法应用于具有大数据处理能力的服务器中来举例说明，可以理解的是，该服务器为广义的服务器，可以是一个服务器，也可以是服务器集群或可共享数据的服务器群组。所述用于确定新供应点的地址的方法，包括以下步骤:
[0022]在步骤110中，基于用户的检索数据，确定用户的需求信息。
[0023]在本实施例中，首先可以基于接收的用户检索请求，获取用户的检索数据。检索数据可以包括来自搜索引擎的供应点(Point of Interest)数据和检索时的位置(例如经玮度坐标)，可选地，还可以包括但不限于来自搜索引擎的以下至少一项数据:用户身份信息、检索请求的时间和检索关键词等；检索数据还可以包括来自地图服务的供应点数据和起始地点(名称及坐标)。可选地，还可以包括但不限于来自地图服务的以下至少一项数据:用户身份信息、检索请求的时间、目的地点(名称及坐标)和当前位置坐标等。上述的供应点数据可以包括但不限于以下至少一项:供应点名称，类型，经玮度坐标，具体地址，商圈等。
[0024]之后，可以基于用户的检索数据，确定用户的需求信息。被确定的需求信息可以包括需求发生位置。可选地，被确定的需求信息还可以包括但不限于以下至少一项:需求发生时间、需求数量和用户身份信息。
[0025]在一些实现方式中，可以基于来自搜索引擎的检索数据，将检索数据确定为需求信息。例如，将检索时的位置确定为需求发生位置，将检索请求的时间确定为需求发生时间，将检索数量确定为需求数量，以及将检索数据的用户身份信息确定为需求信息的用户身份信息等。
[0026]在另一些实现方式中，还可以基于来自地图服务的数据，将检索数据确定为需求信息。例如，将检索的起始地点确定为需求发生位置，将检索的目的地确定为需求的满足地，检索请求的时间确定为需求发生时间，将检索数量确定为需求数量，以及将检索数据的用户身份信息确定为需求信息的用户身份信息等。
[0027]通过上述需求信息包括的可选参数，进一步增强了对需求信息的描述，使得用于确定新供应点的地址的需求信息更为精准全面，从而提高了确定新供应点的地址的准确性和可靠性。
[0028]以下结合图2和图3，以需求发生时间为例，描述不同类型的供应点对应的用户需求时间的分布示意图。
[0029]图2示出了两个不同供应点单周内需求发生日期的概率密度函数的分布示意图。
[0030]如图2所示，第一供应点(休闲类供应点，例如咖啡店)对应的用户的需求发生日期按天分布较为均匀，第二供应点(餐饮类供应点，例如火锅店)对应的用户的需求发生日期则主要集中在周末。
[0031]图3示出了两个不同供应点单日内需求发生时刻的概率密度函数的分布示意图。
[0032]如图3所示，第一供应点(休闲类供应点，例如咖啡店)对应的用户的需求发生时刻主要集中在下午，第二供应点(餐饮类供应点，例如火锅店)对应的用户的需求发生时刻主要集中在晚饭时间。
[0033]通过上述的需求发生时间这一需求信息的时间特征，可以更为精确的确定新供应点的地址。例如，若新供应点为休闲类供应点，则其用户需求按天分布较为均匀，则可以筛选出未被满足的用户需求按天分布较为均匀的候选地址作为新供应点的地址，例如选择位于办公居住混合社区的候选地址作为新供应点的地址等；若新供应点的需求主要集中在周末和晚饭时刻，则可以优先筛选出未被满足的用户需求在周末及晚饭时刻出现高峰候选地址作为新供应点的地址，例如选择位于大型居住社区的候选地址作为新供应点的地址等。
[0034]返回图1，在步骤120中，基于检索数据，获取已有供应点的供应信