(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111502136.9 (22)申请日 2021.12.09 (71)申请人 上海维智卓新信息科技有限公司 地址 200131 上海市浦东 新区自由贸易试 验区祥科路58号1幢9层90 3室 (72)发明人 陶闯　邱卫根　赵康宁　王昊奋　 (74)专利代理 机构 广州三环 专利商标代理有限 公司 44202 代理人 江银会 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 30/02(2012.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 基于多特征的店铺销售效果预测方法及装 置 (57)摘要 本发明公开了一种基于多特征的店铺销售 效果预测方法及装置， 该方法包括： 确定目标店 铺在对应的店铺区域内的区域店铺特征； 确定所 述店铺区域的真实人群数量； 将所述区域店铺特 征和所述真实人群数量输入至销售效果预测网 络模型中， 以确定出所述目标店铺的预计销售效 果； 所述销售效果预测网络模型为通过包括有多 个销售效果已知 的训练店铺及对应的区域店铺 特征和真实人群数量的训练数据集训练得到。 可 见， 本发明能够结合店铺的区域店铺特征和真实 人群数量， 以及人工智 能技术， 对店铺的销售效 果进行预测， 从而能够实现更加精确和合理的店 铺销售潜力评估， 为后续的店铺运营操作或新店 铺选址提供数据参考。 权利要求书2页 说明书20页 附图2页 CN 114239947 A 2022.03.25 CN 114239947 A 1.一种基于多特 征的店铺销售效果预测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 确定目标店铺 在对应的店铺区域内的区域店铺特 征； 确定所述店铺区域的真实人群数量； 将所述区域店铺特征和所述真实人群数量输入至销售效果预测网络模型中， 以确定出 所述目标店铺的预计销售效果； 所述销售效果预测网络模型为通过包括有多个销售效果已 知的训练店铺 及对应的区域店铺特 征和真实人群数量的训练数据集训练得到 。 2.根据权利要求1所述的基于多特征的店铺销售效果预测方法， 其特征在于， 所述确定 目标店铺 在对应的店铺区域内的区域店铺特 征之前， 所述方法还 包括： 将目标区域中的所有店铺的位置确定为多个离 散点； 根据维诺图算法， 基于所述多个离 散点， 确定出 所述多个离 散点对应的维诺图； 将所述维诺图中每一所述离散点对应的划分区域， 确定为所述离散点对应的所述店铺 对应的店铺区域。 3.根据权利要求1所述的基于多特征的店铺销售效果预测方法， 其特征在于， 所述确定 所述店铺区域的真实人群数量， 包括： 确定所述店铺区域在目标时间段的通信终端数量； 将所述通信终端数量和所述 区域店铺特征输入至训练好的人群预测网络模型中， 以预 测得到所述店铺区域在所述目标时间段的真实人群数量； 所述人群预测网络模型为通过包 括有多个已知在训练时间段 的区域人群数量和 通信终端数量和区域店铺特征的训练区域 的训练数据集训练得到 。 4.根据权利要求1所述的基于多特征的店铺销售效果预测方法， 其特征在于， 所述区域 店铺特征包括店铺物理特征、 区域内人群通信特征、 区域内人群画像特征、 区域内设施特征 和区域竞品特征中的至少一种； 所述店铺物理特征包括店铺面积、 店铺位置和店铺地理形 态的至少一种。 5.根据权利要求4所述的基于多特征的店铺销售效果预测方法， 其特征在于， 所述区域 内人群通信特征包括使用至少一种运营商的终端数量、 使用至少一种 软件的终端数量、 使 用至少一种操作系统的终端数量和至少一种品牌的终端 数量中的至少一种； 和/或， 所述区 域内人群画像特征包括人群常住流动人 口统计信息、 人群设备品牌统计信息、 人群人 口属 性统计信息、 人群居住相关统计信息、 人群工作职 业统计信息、 人群经济消费资产水平统计 信息、 人群出行 统计信息、 人群行为偏好统计信息、 人群常去设施类别统计信息和人群软件 使用类别统计信息中的至少一种。 6.根据权利要求1所述的基于多特征的店铺销售效果预测方法， 其特征在于， 所述销售 效果预测网络模型包括Deep  Crossing架构网络模型和Wi de&Deep架构网络模型中的至少 一种。 7.根据权利要求4所述的基于多特征的店铺销售效果预测方法， 其特征在于， 所述销售 效果预测网络模型包括有预测输出层和同时连接至所述预测输出层的深层 网络输入层和 浅层网络输入层； 所述将所述区域店铺特征和所述真实人群数量输入至销售效果预测网络 模型中， 以确定出 所述目标店铺的预计销售效果， 包括： 将所述目标店铺对应的所述区域店铺特征中的所述区域内人群画像特征输入至所述 深层网络 输入层；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114239947 A 2将所述目标店铺对应的除所述区域内人群画像特征外的其他所述区域店铺特征以及 所述真实人群数量输入至所述浅层网络 输入层； 获取所述预测输出层输出的预测结果， 根据 所述预测结果确定所述目标店铺的预计销 售效果。 8.根据权利要求1 ‑7任一项所述的基于多特征的店铺销售效果预测方法， 其特征在于， 所述销售效果预测网络模型根据以下步骤被训练得到： 确定训练数据集； 所述训练数据集包括有多个销售效果已知的训练店铺及对应的区域 店铺特征和真实人群数量； 将所述训练数据集输入至销售效果预测训练模型进行训练直至收敛， 以得到所述训练 好的销售效果预测网络模型； 所述销售效果预测训练模型包括所述销售效果预测网络模型 以及相应的参数优化层。 9.一种基于多特 征的店铺销售效果预测装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 特征确定模块， 用于确定目标店铺 在对应的店铺区域内的区域店铺特 征； 数量确定模块， 用于确定所述店铺区域的真实人群数量； 预测模块， 用于将所述 区域店铺特征和所述真实人群数量输入至销售效果预测网络模 型中， 以确定出所述 目标店铺的预计销售效果； 所述销售效果预测网络模型为通过包括有 多个销售效果已知的训练店铺及对应的区域店铺特征和真实人群数量的训练数据集训练 得到。 10.一种基于多特 征的店铺销售效果预测装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 存储有可执行程序代码的存 储器； 与所述存 储器耦合的处 理器； 所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码， 执行如权利要求1 ‑8任一 项所述的基于多特 征的店铺销售效果预测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114239947 A 3