(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210222170.9 (22)申请日 2022.03.09 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114298774 A (43)申请公布日 2022.04.08 (73)专利权人 广州鹰云信息科技有限公司 地址 510653 广东省广州市天河区高普路 1023号5楼6 049室 (72)发明人 谢育波　 (74)专利代理 机构 广州粤高专利商标代理有限 公司 44102 专利代理师 林丽明 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06F 16/36(2019.01) G06F 16/29(2019.01) G06F 16/215(2019.01)G06F 16/906(2019.01) G06F 16/951(2019.01) G06T 7/20(2017.01) (56)对比文件 CN 112182244 A,2021.01.0 5 CN 113641828 A,2021.1 1.12 CN 112256943 A,2021.01.2 2 CN 110413680 A,2019.1 1.05 CN 114140142 A,202 2.03.04 CN 111311316 A,2020.0 6.19 Jerome Revaud等.Did it c hange? Learning to Detect Po int-of-Interest Changes for Proactive Map Updates. 《2019 IEEE/CVF Conference o n Computer Visi on and Pattern Recogn ition(CVPR)》 .2020, 丁晟春等.基 于电商数据的产品知识图谱构 建研究. 《数据分析与知识发现》 .2019,(第3期), 审查员 贺馨 (54)发明名称 一种基于品牌知识图谱的商业综合体分析 方法及系统 (57)摘要 本发明涉及大数据分析技术领域， 提出一种 基于品牌知识 图谱的商业综合体分析方法及系 统， 其中包括以下步骤： 采集目标商业综合体内 外的品牌信息及客流数据， 构建品牌信息库和客 流数据库； 以品牌作为关键实体， 以品牌信息作 为实体， 构建多个 关键实体与不同实体 之间的关 联关系， 生成品牌关系知识图谱； 根据客流数据 库与品牌关系知识图谱生 成客群画 像； 根据品牌 关系知识 图谱和客群画像对目标商业综合体进 行分析， 生成与目标商业综合体匹配的品牌信 息。 本发明能够综合考虑客群主流偏好品牌、 热 度、 品牌贡献度等影响因素对目标商业综合体进 行分析， 生成与目标商业 综合体匹配的品牌信息 作为招商策略， 从而实现覆盖该客群的需求， 达到流量变现的目的。 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 CN 114298774 B 2022.06.07 CN 114298774 B 1.一种基于品牌知识图谱的商业综合体分析 方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1、 采集目标商业综合体 内外的品牌信息及客流数据， 构建品牌信息库和客流数据库， 获取客户的移动轨 迹后标注客户ID标签保存在客 流数据库中； S2、 以品牌作为关键实体， 以品牌信 息作为实体， 构建多个关键实体与不同实体之间的 关联关系， 生成品牌关系知识图谱； S3、 根据客 流数据库 与品牌关系知识图谱生成客群画像； 其中： S3.1、 构建目标商业综合体的品牌 地图模型； S3.2、 根据客户ID标签及其对应的移动轨迹在所述品牌地图模型上获取相应客户的 POI数据； 所述POI数据包括 坐标、 所在坐标对应的品牌信息， 以及客户属性； S3.3、 量化所述POI数据后进行数据聚类， 结合所述品牌关系知识图谱， 得到客群标签 并生成客群画像； 所述 客群标签包括 客户基础属性、 消费习惯和类型偏好； S4、 根据所述品牌关系知识图谱和客群画像对目标商业综合体进行分析， 生成与目标 商业综合体匹配的品牌信息； 其中： S4.1、 根据所述 客群画像， 确定目标商业综合体的客群主流偏好品牌； S4.2、 从所述品牌关系知识图谱中获取客群主流偏好品牌的品牌 ‑关联品牌实体关系、 品牌‑类别实体关系 、 品牌‑热度实体关系和品牌 ‑品牌贡献度实体关系； S4.3、 根据所述客群主流偏好品牌的品牌关系对目标商业综合体进行分析， 将客群主 流偏好品牌及其关联品牌中热度、 品牌贡献度占比最高的品牌信息作为与目标商业综合体 匹配的品牌进行输出。 2.根据权利要求1所述的基于品牌知识图谱的商业综合体分析方法， 其特征在于， 所述 品牌信息包括 目标商业综合体内 以及未入驻 目标商业综合体的品牌的名称、 业态类别、 创 立时间、 人均消费、 开店方式、 需求面积、 网络热度指数、 日均客流量、 日均营业额和租金； 所 述客流数据包括 客户ID标签、 流 量数据、 交易数据、 车流数据和业 务信息。 3.根据权利要求2所述的基于品牌知识图谱的商业综合体分析方法， 其特征在于， 所述 S1步骤中， 采集目标商业综合体内外的品牌信息及客 流数据的步骤 包括： S1.1、 通过网络爬虫、 人工采集和/或外部数据库获取目标商业综合体内外的品牌信 息， 并对采集的品牌信息数据进行清洗处 理； S1.2、 采集获取目标商业综合体内客流的视频图像数据， 通过人脸识别技术生成客户 ID标签； S1.3、 通过目标跟踪算法， 获取客户的移动轨迹后标注客户ID标签保存在客流数据库 中。 4.根据权利要求3所述的基于品牌知识图谱的商业综合体分析方法， 其特征在于， 所述 S1步骤中， 还 包括以下步骤： S1.4、 通过目标商业综合体内POS系统获取客户的交易数据， 结合所述客户的移动轨 迹， 将客户的交易数据与其 客户ID标签匹配并保存在客 流数据库中。 5.根据权利要求3所述的基于品牌知识图谱的商业综合体分析方法， 其特征在于， 所述 S2步骤中， 所述实体包括品牌的公开信息、 关联品牌、 热度和品牌贡献度， 其中： 所述品牌的公开信息包括品牌名称、 业态类别、 创立时间、 人均消费、 开店方式和需求 面积；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114298774 B 2所述关联品牌包括与关键实体同一品牌类别和/或建立 竞争关系的其 他品牌； 所述热度由品牌网络热度指数、 品牌日均客流量和日均 营业额分别以一定权重计算得 到； 所述品牌 贡献度Xi由品牌的日均客流量、 日均营业额、 客流转化率和租金分别以一定权 重计算得到； 其计算公式如下： 式中，Ai表示第i个品牌的每平方米的租金， Bi表示第i个品牌的每平方米的客流量， Ci 表示第i个品牌的每平方米的销售额， Di表示第i个品牌的每平方米的客流转化人数， Ei表示 第i个品牌的每平方米的交易笔数； a为租金权重， b为客流量权重， c为销售额权重， d为客流 转化人数权重，e为交易笔 数权重。 6.一种基于品牌知识图谱的商业综合体分析系统， 应用于权利要求1~5任一项所述的 基于品牌知识图谱的商业综合体分析 方法， 其特 征在于， 包括： 数据采集模块， 用于采集目标商业综合体内外的品牌信息及客流数据， 并对采集的数 据进行清洗； 品牌信息数据库， 用于存 储采集的品牌信息数据； 客流数据库， 用于存 储采集的客 流数据； 品牌关系知识图谱模块， 用于以品牌作为关键实体， 以品牌信 息作为实体， 构建多个关 键实体与不同实体之间的关联关系， 构建品牌关系知识图谱； 客群画像模块， 用于根据客 流数据库 与品牌关系知识图谱生成客群画像； 分析模块， 用于根据所述品牌关系知识图谱和客群画像对目标商业综合体进行分析， 输出与目标商业综合体匹配的品牌信息 。 7.根据权利要求6所述的基于品牌知识图谱的商业综合体分析系统， 其特征在于， 所述 数据采集模块包括： 数据输入单 元， 用于输入外部数据库； 视频采集单元， 所述视频采集单元设置在目标商业综合体， 用于采集客流视频图像数 据； POS管理单 元， 用于获取客 流的消费数据。 8.根据权利要求6所述的基于品牌知识图谱的商业综合体分析系统， 其特征在于， 所述 系统还包括人机交互模块， 所述人机交互模块用于输入选择指 令和/或外部数据， 以及用于 显示目标商业综合体的地图模型、 目标商业综合体内外的品牌信息及客流数据和目标品牌 的品牌关系知识图谱。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114298774 B 3