CN113112170B - 选址方法、装置、存储介质及电子设备 - Google Patents
选址方法、装置、存储介质及电子设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113112170B CN113112170B CN202110436999.4A CN202110436999A CN113112170B CN 113112170 B CN113112170 B CN 113112170B CN 202110436999 A CN202110436999 A CN 202110436999A CN 113112170 B CN113112170 B CN 113112170B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- candidate
- area
- designated
- determining
- coverage area
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000010187 selection method Methods 0.000 title abstract description 7
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims abstract description 70
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 44
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 12
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 4
- 230000008520 organization Effects 0.000 abstract description 21
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 8
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 8
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 description 4
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 238000012549 training Methods 0.000 description 2
- KLDZYURQCUYZBL-UHFFFAOYSA-N 2-[3-[(2-hydroxyphenyl)methylideneamino]propyliminomethyl]phenol Chemical compound OC1=CC=CC=C1C=NCCCN=CC1=CC=CC=C1O KLDZYURQCUYZBL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 201000001098 delayed sleep phase syndrome Diseases 0.000 description 1
- 208000033921 delayed sleep phase type circadian rhythm sleep disease Diseases 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06313—Resource planning in a project environment
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本公开涉及一种选址方法、装置、存储介质及电子设备，所述方法包括：获取待选址区域内各个指定机构内目标用户的第一数量；确定每一所述指定机构的覆盖区域；根据各个所述指定机构对应的覆盖区域和第一数量，确定每一所述指定机构中目标用户的第一密度；基于所述待选址区域，生成多个候选位置；针对每一候选位置，根据该候选位置的覆盖区域、各个所述指定机构对应的覆盖区域以及各个所述指定机构中目标用户的第一密度，确定该候选位置能够获得的目标用户的第二数量；根据各个候选位置对应的第二数量，从所述多个候选位置中选择至少一个候选位置作为优选位置。这样，能够在选址时充分考虑目标用户的密度，获得更优的选址结果，提升选址效率。
Description
技术领域
本公开涉及计算机技术领域，具体地，涉及一种选址方法、装置、存储介质及电子设备。
背景技术
选址是指在建筑之前对地址进行论证和决策的过程。选址问题在多种领域均有涉及，例如，城乡规划选址、公共服务设施选址、学校选址、培训机构选址等。在选址时，需要结合多种因素进行选址决策，好的选址决策能够为用户带来便利，提升在用户中的竞争力，差的选址决策则会带来不便甚至损失。举例来说，若针对教育类机构即将设立的新校区进行选址，为了避免新校区与其他校区之间的受众竞争，应当考虑周边环境(例如，是否在学区附近、环境是否适合设立培训机构等)、周边受众(即，本机构期望吸引到的用户)的分布等因素进行选址，以获得好的选址决策，吸引更多的用户加入。
相关技术中，常用的选址方法是基于GIS(Geographic Information System，地理信息系统)平台，通过线下收集相关数据(例如，周围的人流数据、店铺数量、公共设施等)，再将收集到的数据导入到GIS平台，由操作人员设置相关参数之后进行选址分析与决策。但是，线下收集数据需耗费大量人力，且操作GIS平台需要具备一定的专业知识，对于操作人员的专业要求较高，因此，目前基于GIS平台的选址效率并不理想。
发明内容
本公开的目的是提供一种选址方法、装置、存储介质及电子设备，能够在选址时充分考虑目标用户的密度，获得更优的选址结果，并提升选址效率。
为了实现上述目的，根据本公开的第一方面，提供一种选址方法，所述方法包括：
获取待选址区域内各个指定机构内目标用户的第一数量；
确定每一所述指定机构的覆盖区域；
根据各个所述指定机构对应的覆盖区域和第一数量，确定每一所述指定机构中目标用户的第一密度；
基于所述待选址区域，生成多个候选位置；
针对每一候选位置，根据该候选位置的覆盖区域、各个所述指定机构对应的覆盖区域以及各个所述指定机构中目标用户的第一密度，确定该候选位置能够获得的目标用户的第二数量；
根据各个候选位置对应的第二数量，从所述多个候选位置中选择至少一个候选位置作为优选位置。
可选地，所述确定每一所述指定机构的覆盖区域，包括：
获取各个指定机构对应的位置点；
获取所述待选址区域的区域边界；
根据各个所述指定机构对应的位置点，在所述区域边界内生成泰森多边形；
针对每一所述指定机构，将包含有该指定机构的位置点的泰森多边形确定为该指定机构的覆盖区域。
可选地，所述根据各个所述指定机构对应的覆盖区域和第一数量，确定每一所述指定机构中目标用户的第一密度，包括：
针对每一所述指定机构，确定该指定机构的覆盖区域与所述待选址区域的第一重合面积，并将该指定机构对应的第一数量与所述第一重合面积的比值作为该指定机构中目标用户的第一密度。
可选地，所述基于所述待选址区域，生成多个候选位置，包括：
确定所述待选址区域的最小外接矩形；
以所述最小外接矩形为边界，以预设长度为步长，分别沿第一方向和第二方向生成多个候选位置，其中，所述第一方向平行于所述最小外界矩形的一条边，所述第二方向与所述第一方向垂直。
可选地，候选位置的覆盖区域为以该候选位置为圆心、并以指定距离为半径所构成的圆形区域。
可选地，所述针对每一候选位置，根据该候选位置的覆盖区域、各个所述指定机构对应的覆盖区域以及各个所述指定机构中目标用户的第一密度，确定该候选位置能够获得的目标用户的第二数量，包括：
分别计算该候选位置的覆盖区域与各个所述指定机构的覆盖区域之间的第二重合面积；
根据每一所述指定机构中目标用户的第一密度，以及每一所述第二重合面积，确定该候选位置能够获得的目标用户的第二数量。
可选地，所述根据每一所述指定机构中目标用户的第一密度，以及每一所述第二重合面积，确定该候选位置能够获得的目标用户的第二数量，包括：
按照如下算式确定第i个候选位置能够获得的目标用户的第二数量csi：
其中，prsj为第j个指定机构中目标用户的第一密度，trai,j为第i个候选位置与第j个指定机构的覆盖区域之间的第二重合面积，N为所述指定机构的数量。
可选地，所述根据各个候选位置对应的第二数量，从所述多个候选位置中选择至少一个候选位置作为优选位置，包括：
针对每一所述候选位置，根据该候选位置对应的第二数量与该候选位置的覆盖区域确定该候选位置能够获得的目标用户的第二密度；
将第二密度最大的前M个候选位置作为优选位置。
可选地，所述根据各个候选位置对应的第二数量，从所述多个候选位置中选择至少一个候选位置作为优选位置，包括：
针对每一所述候选位置，根据该候选位置对应的第二数量与该候选位置的覆盖区域确定该候选位置能够获得的目标用户的第二密度；
将第二密度最大的候选位置确定为优选位置；
按照第二密度由大到小的顺序，依次将其他候选位置作为目标候选位置，并执行如下操作，直至已确定的优选位置的数量达到预设数量：
计算所述目标候选位置的覆盖区域与当前已确定的各个优选位置之间的第三重合面积；
在所述第三重合面积均小于或等于预设阈值的情况下，将所述目标候选位置确定为优选位置。
可选地，所述方法还包括：
在所述待选址区域对应的展示界面内，对所述优选位置进行可视化展示。
可选地，所述指定机构为学校，所述目标用户为学生。
根据本公开的第二方面，提供一种选址装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取待选址区域内各个指定机构内目标用户的第一数量；
第一确定模块，用于确定每一所述指定机构的覆盖区域；
第二确定模块，用于根据各个所述指定机构对应的覆盖区域和第一数量，确定每一所述指定机构中目标用户的第一密度；
生成模块，用于基于所述待选址区域，生成多个候选位置；
第三确定模块，用于针对每一候选位置，根据该候选位置的覆盖区域、各个所述指定机构对应的覆盖区域以及各个所述指定机构中目标用户的第一密度，确定该候选位置能够获得的目标用户的第二数量；
第四确定模块，用于根据各个候选位置对应的第二数量，从所述多个候选位置中选择至少一个候选位置作为优选位置。
可选地，所述第一确定模块，包括：
第一获取子模块，用于获取各个指定机构对应的位置点；
第二获取子模块，用于获取所述待选址区域的区域边界；
第一生成子模块，用于根据各个所述指定机构对应的位置点，在所述区域边界内生成泰森多边形；
第一确定子模块，用于针对每一所述指定机构，将包含有该指定机构的位置点的泰森多边形确定为该指定机构的覆盖区域。
可选地，所述第二确定模块用于针对每一所述指定机构，确定该指定机构的覆盖区域与所述待选址区域的第一重合面积，并将该指定机构对应的第一数量与所述第一重合面积的比值作为该指定机构中目标用户的第一密度。
可选地，所述生成模块，包括：
第二确定子模块，用于确定所述待选址区域的最小外接矩形；
第二生成子模块，用于以所述最小外接矩形为边界，以预设长度为步长，分别沿第一方向和第二方向生成多个候选位置，其中，所述第一方向平行于所述最小外界矩形的一条边，所述第二方向与所述第一方向垂直。
可选地，候选位置的覆盖区域为以该候选位置为圆心、并以指定距离为半径所构成的圆形区域。
可选地，所述第三确定模块，包括：
计算子模块，用于分别计算该候选位置的覆盖区域与各个所述指定机构的覆盖区域之间的第二重合面积；
第三确定子模块，用于根据每一所述指定机构中目标用户的第一密度，以及每一所述第二重合面积，确定该候选位置能够获得的目标用户的第二数量。
可选地，所述第三确定子模块用于按照如下算式确定第i个候选位置能够获得的目标用户的第二数量csi：
其中，prsj为第j个指定机构中目标用户的第一密度，trai,j为第i个候选位置与第j个指定机构的覆盖区域之间的第二重合面积，N为所述指定机构的数量。
可选地，所述第四确定模块，包括：
第四确定子模块，用于针对每一所述候选位置，根据该候选位置对应的第二数量与该候选位置的覆盖区域确定该候选位置能够获得的目标用户的第二密度；
第五确定子模块，用于将第二密度最大的前M个候选位置作为优选位置。
可选地，所述第四确定模块，包括：
第四确定子模块，用于针对每一所述候选位置，根据该候选位置对应的第二数量与该候选位置的覆盖区域确定该候选位置能够获得的目标用户的第二密度；
第六确定子模块，用于将第二密度最大的候选位置确定为优选位置；
所述第四确定模块用于按照第二密度由大到小的顺序，依次将其他候选位置作为目标候选位置，并执行如下操作，直至已确定的优选位置的数量达到预设数量：
计算所述目标候选位置的覆盖区域与当前已确定的各个优选位置之间的第三重合面积；在所述第三重合面积均小于或等于预设阈值的情况下，将所述目标候选位置确定为优选位置。
可选地，所述装置还包括：
展示模块，用于在所述待选址区域对应的展示界面内，对所述优选位置进行可视化展示。
可选地，所述指定机构为学校，所述目标用户为学生。
根据本公开的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本公开第一方面所述方法的步骤。
根据本公开的第四方面，提供一种电子设备，包括：
存储器，其上存储有计算机程序；
处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现本公开第一方面所述方法的步骤。
通过上述技术方案，获取待选址区域内各个指定机构内目标用户的第一数量，并确定每一指定机构的覆盖区域，之后，根据各个指定机构对应的覆盖区域和第一数量，确定每一指定机构中目标用户的第一密度，以及，基于待选址区域生成多个候选位置，并针对每一候选位置，根据该候选位置的覆盖区域、各个指定机构对应的覆盖区域以及各个指定机构中目标用户的第一密度，确定该候选位置能够获得的目标用户的第二数量，之后，根据各个候选位置对应的第二数量，从多个候选位置中选择至少一个候选位置作为优选位置。由此，根据目标用户的密度预测每个候选位置能够获得的目标用户的数量，再从多个候选位置中选出优选位置作为选址结果，这样，在选址过程中充分考虑目标用户的分布密度，有利于获得更优的选址结果，且能有效提升选址效率。
本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本公开的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本公开，但并不构成对本公开的限制。在附图中：
图1是根据本公开的一种实施方式提供的选址方法的流程图；
图2是根据本公开的另一种实施方式提供的选址方法的流程图；
图3是根据本公开的一种实施方式提供的选址装置的框图；
图4是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图；
图5是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本公开，并不用于限制本公开。
图1是根据本公开的一种实施方式提供的选址方法的流程图。如图1所述，本公开提供的方法可以包括步骤11～步骤16。
在步骤11中，获取待选址区域内各个指定机构内目标用户的第一数量。
在选址场景中，一般是针对某个区域，在这一区域内进行选址决策，以为待建立对象选择合适的位置。在这里，该区域就是待选址区域。举例来说，若针对某个城市进行选址，待选址区域就是该城市的城市行政边界所圈住的区域。其中，待选址区域的信息可以从数据库中预先存储的数据中获得。
目标用户是待建立对象期望吸引的用户。指定机构为预先选定的机构。通常情况下，指定机构可以从待建立对象的受众聚集的机构中选取(可以选取全部或者选取其中的一部分)。示例地，若待建立对象为教育类机构，则目标用户可以为学生，指定机构可以为学校(可以包括公立学校、私立学校、其他教育类机构等)。并且，若待建立对象为针对中、小学生的教育类机构，指定机构可以从已建立的中、小学以及针对中、小学生的其他教育类机构中选取。再例如，若待建立对象为消费型场所，则目标用户可以为消费者，指定机构可以从已建立的商场等消费型场所中选取。
针对各个指定机构，需要获取各个指定机构内目标用户的第一数量。其中，每一个指定机构对应的目标用户的第一数量也可以从数据库中预先存储的数据中获得。
下面将针对数据库中相关数据的准备过程进行详细说明。
在选址场景中，一般需要收集大量的可能影响选址的相关数据，作为数据源上传至数据库，用于后续的选址。以待建立对象为教育类机构为例，可以收集各学校的相关信息。其中，学校的相关信息可以包括学校名称、学校位置、学校内的学生人数、学校所在城市的城市行政边界、兴趣点(Point of Interest，POI)等。学校位置可以为学校在地球坐标系中的经、纬度坐标，通常情况下，以一个位置点代表学校所在的位置，例如，学校中心点。学校所在城市的城市行政边界可以为学校所在城市的行政边界多边形。
由于上传至数据库的数据源是人为采集的，其数据格式是未经过统一的，因此，为了后续的数据处理过程中能够更加方便地对这些数据进行应用，还需要对数据源进行预处理，之后，将预处理得到的数据存储到数据库中，作为数据库中预先存储的数据用于后续的选址运算。其中，预处理可以包括格式化处理、合法性校验、数据校准，三者的处理顺序不限。
下面以预处理依次包括格式化处理、合法性校验、数据校准为例，对预处理过程进行示例性说明。
首先，对已上传至数据库的数据源进行格式化处理，将对应于同类型的数据统一成相同的数据形式。例如，将对应于城市行政边界的数据统一化成用于存储多边形的数据形式(如用于表征多边形的一组有序的坐标点)。之后，对统一了数据形式的数据进行合法性校验，判断数据是否符合规范，避免数据收集过程中的脏数据(Dirty Read，指数据不在给定的范围内或对于实际业务毫无意义，或者，数据格式非法等)被错误地存储。对于判定为脏数据的数据，可以提示操作人员手动修改，修改后的数据将重新作为数据源上传，并且也会进行上述的一系列操作。示例地，可以为每一种类型的数据设置校验规范，以进行合法性校验。之后，对于通过合法性校验的数据，进一步进行数据校准，以进一步提升数据的准确性。数据校准可以通过web(World Wide Web，全球广域网，也称为万维网)展示页面对通过合法性校验的数据进行可视化展示，以供操作人员对数据进行校准。
经过上述一系列处理后，再将经处理后的数据存储到数据库中，用于后续选址的相关计算。
因此，基于待选址区域，从数据库中已存储的数据中，能够筛选出位置处于待选址区域内的指定机构，并且能够直接获取到各指定机构的第一数量。
在步骤12中，确定每一指定机构的覆盖区域。
在一种可能的实施方式中，步骤12可以包括以下步骤：
获取各个指定机构对应的位置点；
获取待选址区域的区域边界；
根据各个指定机构对应的位置点，在区域边界内生成泰森多边形；
针对每一指定机构，将包含有该指定机构的位置点的泰森多边形确定为该指定机构的覆盖区域。
其中，每个指定机构对应的位置点可以从数据库中已存储的数据中直接获取到。待选址区域的区域边界也可以从数据库中已存储的数据中直接获取到，示例地，若在指定城市内进行选址，待选址区域为该指定城市所占的区域，区域边界就是该指定城市的行政边界多边形。
获取到每个指定机构对应的位置点以及待选址区域的区域边界之后，基于各个指定机构对应的位置点，在区域边界内生成泰森多边形(又叫冯洛诺伊图，Voronoidiagram)。其中，在给定边界内基于多个点生成泰森多边形的技术属于现有技术，此处不赘述。
在生成泰森多边形之后，针对每一指定机构，将包含有该指定机构的位置点的泰森多边形确定为该指定机构的覆盖区域。也就是说，针对每个多边形，多边形中包含的是哪个指定机构的位置点，该多边形对应的区域就是这指定机构的覆盖区域。
在步骤13中，根据各个指定机构对应的覆盖区域和第一数量，确定每一指定机构中目标用户的第一密度。
在一种可能的实施例中，针对每一指定机构，确定该指定机构的覆盖区域与待选址区域的第一重合面积，并将该指定机构对应的第一数量与第一重合面积的比值作为该指定机构中目标用户的第一密度。
以指定机构A为例，首先确定指定机构A的覆盖区域与待选址区域的重合面积，作为第一重合面积SA，并且，认为在该第一重合面积SA对应区域内活跃着第一数量NA(指定机构A中目标用户的数量)的目标用户，从而，可以将(NA/SA)得到的比值确定为指定机构A中目标用户的密度，作为指定机构A对应的第一密度。针对每一指定机构，均按照上述方式进行处理。
在步骤14中，基于待选址区域，生成多个候选位置。
在一种可能的实施方式中，步骤14可以包括以下步骤：
确定待选址区域的最小外接矩形；
以最小外接矩形为边界，以预设长度为步长，分别沿第一方向和第二方向生成多个候选位置。
基于待选址区域，可以生成待选址区域的最小外接矩形。再以该最小外接矩形为边界，进一步生成多个候选位置。
其中，第一方向平行于最小外界矩形的一条边，第二方向与第一方向垂直。
示例地，可以在最小外接矩形的左上角区域选定一个位置作为初次生成的候选位置，之后，以该候选位置为起点，沿第一方向、以预设步长继续生成多个候选位置，再以该候选位置为起点，沿第二方向、以预设步长继续生成多个候选位置。从而，获得多个候选位置。
在步骤15中，针对每一候选位置，根据该候选位置的覆盖区域、各个指定机构对应的覆盖区域以及各个指定机构中目标用户的第一密度，确定该候选位置能够获得的目标用户的第二数量。
其中，候选位置的覆盖区域为以该候选位置为圆心、并以指定距离为半径所构成的圆形区域。
在一种可能的实施方式中，根据该候选位置的覆盖区域、各个指定机构对应的覆盖区域以及各个指定机构中目标用户的第一密度，确定该候选位置能够获得的目标用户的第二数量，可以包括以下步骤：
分别计算该候选位置的覆盖区域与各个指定机构的覆盖区域之间的第二重合面积；
根据每一指定机构中目标用户的第一密度，以及每一第二重合面积，确定该候选位置能够获得的目标用户的第二数量。
示例地，根据每一指定机构中目标用户的第一密度，以及每一第二重合面积，确定该候选位置能够获得的目标用户的第二数量，可以按照如下算式确定第i个候选位置能够获得的目标用户的第二数量csi：
其中，prsj为第j个指定机构中目标用户的第一密度，trai,j为第i个候选位置与第j个指定机构的覆盖区域之间的第二重合面积，N为指定机构的数量。
通过上述方式，能够计算出一个候选位置能够获得的目标用户的第二数量。从而，针对每一个候选位置，均采用上述方式，就可以确定每一个候选位置能够获得的目标用户的第二数量。
在步骤16中，根据各个候选位置对应的第二数量，从多个候选位置中选择至少一个候选位置作为优选位置。
在一种可能的实施方式中，步骤16可以包括以下步骤：
针对每一候选位置，根据该候选位置对应的第二数量与该候选位置的覆盖区域确定该候选位置能够获得的目标用户的第二密度；
将第二密度最大的前M个候选位置作为优选位置。
在这里，确定第二密度的思想与确定第一密度的思想相似。其中，M为正整数。示例地，M可以为1。
在另一种可能的实施方式中，步骤16可以包括以下步骤：
针对每一候选位置，根据该候选位置对应的第二数量与该候选位置的覆盖区域确定该候选位置能够获得的目标用户的第二密度；
将第二密度最大的候选位置确定为优选位置；
按照第二密度由大到小的顺序，依次将其他候选位置作为目标候选位置，并执行如下操作，直至已确定的优选位置的数量达到预设数量：计算目标候选位置的覆盖区域与当前已确定的各个优选位置之间的第三重合面积；在第三重合面积均小于或等于预设阈值的情况下，将目标候选位置确定为优选位置。
由于第二密度最大的候选位置的优异性高于其他的候选位置，因此，首先将第二密度最大的候选位置确定为优选位置。之后，基于这一确定的优选位置，继续从其他的候选位置进行选择。
按照第二密度由大到小的顺序，依次将其他候选位置作为目标候选位置，在这里，其他候选位置即为除已被选定为优选位置的候选位置之外的其他候选位置。
针对目标候选位置，计算目标候选位置的覆盖区域与当前已确定的各个优选位置之间的第三重合面积，并在第三重合面积均小于或等于预设阈值的情况下，将目标候选位置确定为优选位置。若当前的目标候选位置对应的第三重合面积小于或等于预设阈值，说明当前的目标候选位置与已确定出的优选位置距离较远，该目标候选位置不会与以确定出的优选位置出现冲突，因此，可以将当前的目标候选位置确定为优选位置。
但是，若当前的目标候选位置对应的第三重合面积大于预设阈值，说明当前的目标候选位置与确定出的优选位置距离过近，而在相距较近的两处位置建立两个功能相同、目标对象一致的机构并不会获得更大的好处，因此，当前的目标候选位置不会被确定为优选位置。之后，还会确定新的目标候选位置，并针对新的目标候选位置，再次执行上述步骤，直至优选位置的数量达到了预设数量，或者，每一个候选位置均已进行了上述处理。
通过上述方式，能够多个优选位置之间能够相隔一定的距离，避免确定出的优选位置距离过近造成不必要的冲突。
需要说明的是，若在数据处理过程中，确定每一候选位置的覆盖区域彼此相同，那么，由于每个候选位置的覆盖区域的面积相同，上述步骤中有关第二密度的求取过程均可以被省略，也就是说，在涉及到第二密度的部分，均可以直接用第二数量进行运算，而无需额外计算第二密度。这样，能够有效提升数据处理的速度。
通过上述技术方案，获取待选址区域内各个指定机构内目标用户的第一数量，并确定每一指定机构的覆盖区域，之后，根据各个指定机构对应的覆盖区域和第一数量，确定每一指定机构中目标用户的第一密度，以及，基于待选址区域生成多个候选位置，并针对每一候选位置，根据该候选位置的覆盖区域、各个指定机构对应的覆盖区域以及各个指定机构中目标用户的第一密度，确定该候选位置能够获得的目标用户的第二数量，之后，根据各个候选位置对应的第二数量，从多个候选位置中选择至少一个候选位置作为优选位置。由此，根据目标用户的密度预测每个候选位置能够获得的目标用户的数量，再从多个候选位置中选出优选位置作为选址结果，这样，在选址过程中充分考虑目标用户的分布密度，有利于获得更优的选址结果，且能有效提升选址效率。
图2是根据本公开的另一种实施方式提供的选址方法的流程图。如图2所示，在图1所示各步骤的基础上，本公开提供的方法还可以包括以下步骤：
在步骤21中，在待选址区域对应的展示界面内，对优选位置进行可视化展示。
示例地，可以在待选址区域对应的展示界面内，展示每一个优选位置。再例如，可以在待选址区域对应的展示界面内，展示每一个优选位置对应的覆盖区域。
图3是根据本公开的一种实施方式提供的选址装置的框图。如图3所示，该装置30包括：
获取模块31，用于获取待选址区域内各个指定机构内目标用户的第一数量；
第一确定模块32，用于确定每一所述指定机构的覆盖区域；
第二确定模块33，用于根据各个所述指定机构对应的覆盖区域和第一数量，确定每一所述指定机构中目标用户的第一密度；
生成模块34，用于基于所述待选址区域，生成多个候选位置；
第三确定模块35，用于针对每一候选位置，根据该候选位置的覆盖区域、各个所述指定机构对应的覆盖区域以及各个所述指定机构中目标用户的第一密度，确定该候选位置能够获得的目标用户的第二数量；
第四确定模块36，用于根据各个候选位置对应的第二数量，从所述多个候选位置中选择至少一个候选位置作为优选位置。
可选地，所述第一确定模块32，包括：
第一获取子模块，用于获取各个指定机构对应的位置点；
第二获取子模块，用于获取所述待选址区域的区域边界；
第一生成子模块，用于根据各个所述指定机构对应的位置点，在所述区域边界内生成泰森多边形；
第一确定子模块，用于针对每一所述指定机构，将包含有该指定机构的位置点的泰森多边形确定为该指定机构的覆盖区域。
可选地，所述第二确定模块33用于针对每一所述指定机构，确定该指定机构的覆盖区域与所述待选址区域的第一重合面积，并将该指定机构对应的第一数量与所述第一重合面积的比值作为该指定机构中目标用户的第一密度。
可选地，所述生成模块34，包括：
第二确定子模块，用于确定所述待选址区域的最小外接矩形；
第二生成子模块，用于以所述最小外接矩形为边界，以预设长度为步长，分别沿第一方向和第二方向生成多个候选位置，其中，所述第一方向平行于所述最小外界矩形的一条边，所述第二方向与所述第一方向垂直。
可选地，候选位置的覆盖区域为以该候选位置为圆心、并以指定距离为半径所构成的圆形区域。
可选地，所述第三确定模块35，包括：
计算子模块，用于分别计算该候选位置的覆盖区域与各个所述指定机构的覆盖区域之间的第二重合面积；
第三确定子模块，用于根据每一所述指定机构中目标用户的第一密度，以及每一所述第二重合面积，确定该候选位置能够获得的目标用户的第二数量。
可选地，所述第三确定子模块用于按照如下算式确定第i个候选位置能够获得的目标用户的第二数量csi：
其中，prsj为第j个指定机构中目标用户的第一密度，trai,j为第i个候选位置与第j个指定机构的覆盖区域之间的第二重合面积，N为所述指定机构的数量。
可选地，所述第四确定模块36，包括：
第四确定子模块，用于针对每一所述候选位置，根据该候选位置对应的第二数量与该候选位置的覆盖区域确定该候选位置能够获得的目标用户的第二密度；
第五确定子模块，用于将第二密度最大的前M个候选位置作为优选位置。
可选地，所述第四确定模块36，包括：
第四确定子模块，用于针对每一所述候选位置，根据该候选位置对应的第二数量与该候选位置的覆盖区域确定该候选位置能够获得的目标用户的第二密度；
第六确定子模块，用于将第二密度最大的候选位置确定为优选位置；
所述第四确定模块用于按照第二密度由大到小的顺序，依次将其他候选位置作为目标候选位置，并执行如下操作，直至已确定的优选位置的数量达到预设数量：
计算所述目标候选位置的覆盖区域与当前已确定的各个优选位置之间的第三重合面积；在所述第三重合面积均小于或等于预设阈值的情况下，将所述目标候选位置确定为优选位置。
可选地，所述装置30还包括：
展示模块，用于在所述待选址区域对应的展示界面内，对所述优选位置进行可视化展示。
可选地，所述指定机构为学校，所述目标用户为学生。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
图4是根据一示例性实施例示出的一种电子设备700的框图。如图4所示，该电子设备700可以包括：处理器701，存储器702。该电子设备700还可以包括多媒体组件703，输入/输出(I/O)接口704，以及通信组件705中的一者或多者。
其中，处理器701用于控制该电子设备700的整体操作，以完成上述的选址方法中的全部或部分步骤。存储器702用于存储各种类型的数据以支持在该电子设备700的操作，这些数据例如可以包括用于在该电子设备700上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据，例如联系人数据、收发的消息、图片、音频、视频等等。该存储器702可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，简称PROM)，只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。多媒体组件703可以包括屏幕和音频组件。其中屏幕例如可以是触摸屏，音频组件用于输出和/或输入音频信号。例如，音频组件可以包括一个麦克风，麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器702或通过通信组件705发送。音频组件还包括至少一个扬声器，用于输出音频信号。I/O接口704为处理器701和其他接口模块之间提供接口，上述其他接口模块可以是键盘，鼠标，按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。通信组件705用于该电子设备700与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信，例如Wi-Fi，蓝牙，近场通信(Near FieldCommunication，简称NFC)，2G、3G、4G、NB-IOT、eMTC、或其他5G等等，或它们中的一种或几种的组合，在此不做限定。因此相应的该通信组件705可以包括：Wi-Fi模块，蓝牙模块，NFC模块等等。
在一示例性实施例中，电子设备700可以被一个或多个应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，简称DSP)、数字信号处理设备(Digital Signal Processing Device，简称DSPD)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，简称PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述的选址方法。
在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，该程序指令被处理器执行时实现上述的选址方法的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器702，上述程序指令可由电子设备700的处理器701执行以完成上述的选址方法。
图5是根据一示例性实施例示出的一种电子设备1900的框图。例如，电子设备1900可以被提供为一服务器。参照图5，电子设备1900包括处理器1922，其数量可以为一个或多个，以及存储器1932，用于存储可由处理器1922执行的计算机程序。存储器1932中存储的计算机程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理器1922可以被配置为执行该计算机程序，以执行上述的选址方法。
另外，电子设备1900还可以包括电源组件1926和通信组件1950，该电源组件1926可以被配置为执行电子设备1900的电源管理，该通信组件1950可以被配置为实现电子设备1900的通信，例如，有线或无线通信。此外，该电子设备1900还可以包括输入/输出(I/O)接口1958。电子设备1900可以操作基于存储在存储器1932的操作系统，例如WindowsServerTM，Mac OS XTM，UnixTM，LinuxTM等等。
在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，该程序指令被处理器执行时实现上述的选址方法的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器1932，上述程序指令可由电子设备1900的处理器1922执行以完成上述的选址方法。
在另一示例性实施例中，还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包含能够由可编程的装置执行的计算机程序，该计算机程序具有当由该可编程的装置执行时用于执行上述的选址方法的代码部分。
以上结合附图详细描述了本公开的优选实施方式，但是，本公开并不限于上述实施方式中的具体细节，在本公开的技术构思范围内，可以对本公开的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本公开的保护范围。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本公开对各种可能的组合方式不再另行说明。
此外，本公开的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本公开的思想，其同样应当视为本公开所公开的内容。
Claims (11)
1.一种选址方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待选址区域内各个指定机构内目标用户的第一数量；
确定每一所述指定机构的覆盖区域；
针对每一所述指定机构，确定该指定机构的覆盖区域与所述待选址区域的第一重合面积，并将该指定机构对应的第一数量与所述第一重合面积的比值作为该指定机构中目标用户的第一密度；
基于所述待选址区域，生成多个候选位置；
分别计算该候选位置的覆盖区域与各个所述指定机构的覆盖区域之间的第二重合面积；
按照如下算式确定第i个候选位置能够获得的目标用户的第二数量csi：
其中，prsj为第j个指定机构中目标用户的第一密度，trai,j为第i个候选位置与第j个指定机构的覆盖区域之间的第二重合面积，N为所述指定机构的数量；
根据各个候选位置对应的第二数量，从所述多个候选位置中选择至少一个候选位置作为优选位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定每一所述指定机构的覆盖区域，包括：
获取各个指定机构对应的位置点；
获取所述待选址区域的区域边界；
根据各个所述指定机构对应的位置点，在所述区域边界内生成泰森多边形；
针对每一所述指定机构，将包含有该指定机构的位置点的泰森多边形确定为该指定机构的覆盖区域。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述待选址区域，生成多个候选位置，包括：
确定所述待选址区域的最小外接矩形；
以所述最小外接矩形为边界，以预设长度为步长，分别沿第一方向和第二方向生成多个候选位置，其中，所述第一方向平行于所述最小外接矩形的一条边，所述第二方向与所述第一方向垂直。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，候选位置的覆盖区域为以该候选位置为圆心、并以指定距离为半径所构成的圆形区域。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各个候选位置对应的第二数量，从所述多个候选位置中选择至少一个候选位置作为优选位置，包括：
针对每一所述候选位置，根据该候选位置对应的第二数量与该候选位置的覆盖区域确定该候选位置能够获得的目标用户的第二密度；
将第二密度最大的前M个候选位置作为优选位置。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各个候选位置对应的第二数量，从所述多个候选位置中选择至少一个候选位置作为优选位置，包括：
针对每一所述候选位置，根据该候选位置对应的第二数量与该候选位置的覆盖区域确定该候选位置能够获得的目标用户的第二密度；
将第二密度最大的候选位置确定为优选位置；
按照第二密度由大到小的顺序，依次将其他候选位置作为目标候选位置，并执行如下操作，直至已确定的优选位置的数量达到预设数量：
计算所述目标候选位置的覆盖区域与当前已确定的各个优选位置之间的第三重合面积；
在所述第三重合面积均小于或等于预设阈值的情况下，将所述目标候选位置确定为优选位置。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述待选址区域对应的展示界面内，对所述优选位置进行可视化展示。
8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其特征在于，所述指定机构为学校，所述目标用户为学生。
9.一种选址装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取待选址区域内各个指定机构内目标用户的第一数量；
第一确定模块，用于确定每一所述指定机构的覆盖区域；
第二确定模块，用于针对每一所述指定机构，确定该指定机构的覆盖区域与所述待选址区域的第一重合面积，并将该指定机构对应的第一数量与所述第一重合面积的比值作为该指定机构中目标用户的第一密度；
生成模块，用于基于所述待选址区域，生成多个候选位置；
第三确定模块，包括：计算子模块，用于分别计算该候选位置的覆盖区域与各个所述指定机构的覆盖区域之间的第二重合面积；第三确定子模块，用于按照如下算式确定第i个候选位置能够获得的目标用户的第二数量csi：
其中，prsj为第j个指定机构中目标用户的第一密度，trai,j为第i个候选位置与第j个指定机构的覆盖区域之间的第二重合面积，N为所述指定机构的数量；
第四确定模块，用于根据各个候选位置对应的第二数量，从所述多个候选位置中选择至少一个候选位置作为优选位置。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-8中任一项所述方法的步骤。
11.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储器，其上存储有计算机程序；
处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现权利要求1-8中任一项所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110436999.4A CN113112170B (zh) | 2021-04-22 | 2021-04-22 | 选址方法、装置、存储介质及电子设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110436999.4A CN113112170B (zh) | 2021-04-22 | 2021-04-22 | 选址方法、装置、存储介质及电子设备 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113112170A CN113112170A (zh) | 2021-07-13 |
| CN113112170B true CN113112170B (zh) | 2024-04-16 |
Family
ID=76719426
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110436999.4A Active CN113112170B (zh) | 2021-04-22 | 2021-04-22 | 选址方法、装置、存储介质及电子设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113112170B (zh) |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102609807A (zh) * | 2012-01-18 | 2012-07-25 | 东南大学 | 一种城市中心区位置和聚集强度的确定方法 |
| CN110837930A (zh) * | 2019-11-07 | 2020-02-25 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种选址方法、装置、设备及存储介质 |
| CN111274500A (zh) * | 2020-01-15 | 2020-06-12 | 平安医疗健康管理股份有限公司 | 位置信息的推荐方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| EP3745338A1 (en) * | 2019-05-29 | 2020-12-02 | DMI Digital Media Institute GmbH | Method and system for real-time audience characterisation |
| CN112308313A (zh) * | 2020-10-29 | 2021-02-02 | 中国城市规划设计研究院 | 一种学校连续点选址方法、装置、介质及计算机设备 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2011046135A1 (ja) * | 2009-10-14 | 2011-04-21 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ | 位置情報分析装置及び位置情報分析方法 |
-
2021
- 2021-04-22 CN CN202110436999.4A patent/CN113112170B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102609807A (zh) * | 2012-01-18 | 2012-07-25 | 东南大学 | 一种城市中心区位置和聚集强度的确定方法 |
| EP3745338A1 (en) * | 2019-05-29 | 2020-12-02 | DMI Digital Media Institute GmbH | Method and system for real-time audience characterisation |
| CN110837930A (zh) * | 2019-11-07 | 2020-02-25 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种选址方法、装置、设备及存储介质 |
| CN111274500A (zh) * | 2020-01-15 | 2020-06-12 | 平安医疗健康管理股份有限公司 | 位置信息的推荐方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN112308313A (zh) * | 2020-10-29 | 2021-02-02 | 中国城市规划设计研究院 | 一种学校连续点选址方法、装置、介质及计算机设备 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 城市高密度环境下大型医疗中心规划设计策略;张丽欣;许海涛;;当代建筑(第03期);全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113112170A (zh) | 2021-07-13 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10083228B2 (en) | Searching method and apparatus | |
| US9489766B2 (en) | Position searching method and apparatus based on electronic map | |
| JP2016152044A (ja) | 目標位置を確定するための方法及び装置 | |
| CN107679189A (zh) | 一种兴趣点更新方法、装置、服务器和介质 | |
| CN109903065B (zh) | 一种确定候选点的候选分值的方法和装置 | |
| WO2021203728A1 (zh) | 一种展业区域的选址方法、装置、计算机设备和介质 | |
| RU2670029C2 (ru) | Система и способ автоматической модерации сообщений | |
| Huang et al. | Seeking the Pareto front for multiobjective spatial optimization problems | |
| US20160350970A1 (en) | Method to optimize the visualization of a map's projection based on data and tasks | |
| CN107430631A (zh) | 从位置报告确定语义地点名称 | |
| CN111626777B (zh) | 选址方法、选址决策系统、存储介质及电子设备 | |
| CN107590245A (zh) | 轻应用推荐方法、设备和电子设备 | |
| CN110674233B (zh) | 基于电子地图的操作视图的生成方法及设备 | |
| CN111061756A (zh) | 数据平台、数据处理方法及电子设备 | |
| CN110413904A (zh) | 一种兴趣点地址数据处理方法、装置、服务器和介质 | |
| CN113112170B (zh) | 选址方法、装置、存储介质及电子设备 | |
| CN111538726A (zh) | 基于图形化的信息录入方法及相关设备 | |
| KR20160025698A (ko) | 지역 특성을 반영한 지역 정보 제공 장치 및 그 방법 | |
| US9020986B1 (en) | Conflating geographic feature data | |
| CN113435502B (zh) | 站点流量确定方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN108228904A (zh) | 用于输出信息的方法和装置 | |
| CN114238528A (zh) | 一种地图加载方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN114625983A (zh) | 房源信息展示方法和装置、电子设备和可读存储介质 | |
| CN111125272B (zh) | 一种区域特征获取方法、装置、计算机设备及介质 | |
| JP2015125179A (ja) | 情報管理システム及び情報管理プログラム |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |