商圈划分方法、装置、地理信息系统、终端设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种商圈划分方法、装置、地理信息系统、终端设备及介质，该方法包括：获取目标商圈类型和目标区域的地理信息数据；其中，所述地理信息数据包括AOI数据和POI数据；采用预设聚类算法对所述目标商圈类型对应的AOI数据进行聚类，得到至少一个第一类型的区域；从所述目标商圈类型对应的POI数据中筛选未包含在任一所述第一类型的区域内的POI数据，以作为待划分POI数据；采用所述预设聚类算法对所述待划分POI数据进行聚类，得到至少一个第二类型的区域；对所述第一类型的区域和所述第二类型的区域进行合并，得到所述目标商圈类型对应的目标商圈区域。采用本发明专利技术实施例，能够有效实现商圈划分。能够有效实现商圈划分。能够有效实现商圈划分。

【技术实现步骤摘要】
商圈划分方法、装置、地理信息系统、终端设备及介质


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种商圈划分方法、装置、地理信息系统、终端设备及介质。

技术介绍

[0002]商圈是以当地商店所在地为中心，按照一定的方向进行延伸，达到吸引更多顾客的目的的范畴。一个商圈的发展潜力、多元化的经营种类极大程度上带动了整个范围内的经济发展，给人们的生活带来了极大的便利。商圈建设在促进地区均衡发展方面起到了重要作用，但是，本专利技术人在实施本专利技术的过程中发现，传统的商圈是约定俗成的，没有明确的边界，也没有算法来明确商圈的划分，对商圈建设造成不利影响。

技术实现思路

[0003]本专利技术实施例提供一种商圈划分方法、装置、地理信息系统、终端设备及介质，能够有效实现商圈划分。
[0004]本专利技术一实施例提供一种商圈划分方法，包括：获取目标商圈类型和目标区域的地理信息数据；其中，所述地理信息数据包括AOI数据和POI数据；采用预设聚类算法对所述目标商圈类型对应的AOI数据进行聚类，得到至少一个第一类型的区域；从所述目标商圈类型对应的POI数据中筛选未包含在任一所述第一类型的区域内的POI数据，以作为待划分POI数据；采用所述预设聚类算法对所述待划分POI数据进行聚类，得到至少一个第二类型的区域；对所述第一类型的区域和所述第二类型的区域进行合并，得到所述目标商圈类型对应的目标商圈区域。
[0005]作为上述方案的改进，所述地理信息数据还包括路网信息；所述采用预设聚类算法对所述目标商圈类型对应的AOI数据进行聚类，得到至少一个第一类型的区域，具体包括：根据所述路网信息对所述目标区域进行行政区域划分，得到多个行政区域分块；采用预设聚类算法分别对每一所述行政区域分块内的所述目标商圈类型对应的AOI数据进行聚类，得到与每一所述行政区域分块对应的第一类型的区域；对于包含多个第一类型的区域的行政区域分块，计算该行政区域分块的各个第一类型的区域的面积，并以预设阈值作为面积上限，对面积小于预设阈值的第一类型的区域进行聚合；聚合完成后，得到与每一所述行政区域分块对应的第一类型的区域。
[0006]作为上述方案的改进，所述地理信息数据还包括路网信息；
在所述对所述第一类型的区域和所述第二类型的区域进行合并，得到所述目标商圈类型对应的目标商圈区域之后，所述方法还包括：根据所述地理信息数据，确定每一所述目标商圈区域对应的所在路块面积、AOI数量和POI数量；根据所述目标商圈类型对应的POI数据，确定POI覆盖率处于预设范围内的目标商圈区域的数量。
[0007]作为上述方案的改进，在所述对所述第一类型的区域和所述第二类型的区域进行合并，得到所述目标商圈类型对应的目标商圈区域之后，所述方法还包括：获取各目标商圈区域内的人群画像特征信息；根据各目标商圈区域内的人群画像特征信息、AOI数据和POI数据进行特征分析，得到各目标商圈区域的特征标签。
[0008]作为上述方案的改进，所述预设聚类算法包括：从当前用于聚类的数据中抽取未被抽取过的数据点；判断所述当前用于聚类的数据中与当前抽取的数据点在预设距离阈值内的数据点的数量是否不少于预设数量，若是，则从所述当前用于聚类的数据中抽取从所述当前抽取的数据点直接密度可达的数据点进行聚类，得到一个相应类型的区域，并进入下一步骤，若否，则直接进入下一步骤；判断所述当前用于聚类的数据中是否存在未被抽取过的数据点，若是，则返回所述从所述当前用于聚类的数据中抽取未被抽取过的数据点的步骤，若否，则结束聚类。
[0009]相应地，本专利技术另一实施例提供一种商圈划分装置，包括：数据获取模块，用于获取目标商圈类型和目标区域的地理信息数据；其中，所述地理信息数据包括AOI数据和POI数据；AOI聚类模块，用于采用预设聚类算法对所述目标商圈类型对应的AOI数据进行聚类，得到至少一个第一类型的区域；POI筛选模块，用于从所述目标商圈类型对应的POI数据中筛选未包含在任一所述第一类型的区域内的POI数据，以作为待划分POI数据；POI聚类模块，用于采用所述预设聚类算法对所述待划分POI数据进行聚类，得到至少一个第二类型的区域；区域合并模块，用于对所述第一类型的区域和所述第二类型的区域进行合并，得到所述目标商圈类型对应的目标商圈区域。
[0010]相应地，本专利技术另一实施例提供一种地理信息系统，包括数据库组件、地图组件、商圈划分组件和展示组件；其中，所述数据库组件，用于存储地图的地理信息数据；所述地图组件，用于根据所述地理信息数据进行地图可视化；所述商圈划分组件，用于在被触发时执行如上任一项所述的商圈划分方法，并将执行结果输出至所述展示组件；其中，所述商圈划分组件的触发条件包括所述数据库组件中的与所述目标区域对应的地理信息数据发生更新；所述展示组件，用于对所述商圈划分组件的执行结果进行展示。
[0011]作为上述方案的改进，所述地理信息系统还包括看板绘制组件；
所述看板绘制组件，用于接收用户输入的针对目标区域的看板绘制指令，并根据所述看板绘制指令相应绘制所述目标区域的可视化看板。
[0012]相应地，本专利技术另一实施例提供一种终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上任意一项所述的商圈划分方法。
[0013]相应地，本专利技术另一实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上任意一项所述的商圈划分方法。
[0014]与现有技术相比，本专利技术实施例公开的商圈划分方法、装置、地理信息系统、终端设备及介质，对于目标区域，通过对目标商圈类型对应的AOI数据进行聚类，得到至少一个第一类型的区域，以初步画出目标商圈，再对未包含在第一类型的区域的目标商圈类型对应的POI数据进行聚类，得到至少一个第二类型的区域，以补充目标商圈，再对所述第一类型的区域和所述第二类型的区域进行合并，以过滤掉两个聚类区域中的重复区域，由此，能够得到所述目标区域内的目标商圈区域，实现商圈划分。
附图说明
[0015]图1是本专利技术一实施例提供的一种商圈划分方法的流程示意图；图2是本专利技术一实施例提供的一种商圈划分装置的结构示意图；图3是本专利技术一实施例提供的一种地理信息系统的结构示意图；图4是本专利技术一实施例提供的一种地理信息系统的展示界面示意图；图5是本专利技术一实施例提供的一种终端设备的结构示意图。
具体实施方式
[0016]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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，都属于本专利技术保护的范围。
[0017]在本专利技术的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种商圈划分方法，其特征在于，包括：获取目标商圈类型和目标区域的地理信息数据；其中，所述地理信息数据包括AOI数据和POI数据；采用预设聚类算法对所述目标商圈类型对应的AOI数据进行聚类，得到至少一个第一类型的区域；从所述目标商圈类型对应的POI数据中筛选未包含在任一所述第一类型的区域内的POI数据，以作为待划分POI数据；采用所述预设聚类算法对所述待划分POI数据进行聚类，得到至少一个第二类型的区域；对所述第一类型的区域和所述第二类型的区域进行合并，得到所述目标商圈类型对应的目标商圈区域。2.如权利要求1所述的商圈划分方法，其特征在于，所述地理信息数据还包括路网信息；所述采用预设聚类算法对所述目标商圈类型对应的AOI数据进行聚类，得到至少一个第一类型的区域，具体包括：根据所述路网信息对所述目标区域进行行政区域划分，得到多个行政区域分块；采用预设聚类算法分别对每一所述行政区域分块内的所述目标商圈类型对应的AOI数据进行聚类，得到与每一所述行政区域分块对应的第一类型的区域；对于包含多个第一类型的区域的行政区域分块，计算该行政区域分块的各个第一类型的区域的面积，并以预设阈值作为面积上限，对面积小于预设阈值的第一类型的区域进行聚合；聚合完成后，得到与每一所述行政区域分块对应的第一类型的区域。3.如权利要求1所述的商圈划分方法，其特征在于，所述地理信息数据还包括路网信息；在所述对所述第一类型的区域和所述第二类型的区域进行合并，得到所述目标商圈类型对应的目标商圈区域之后，所述方法还包括：根据所述地理信息数据，确定每一所述目标商圈区域对应的所在路块面积、AOI数量和POI数量；根据所述目标商圈类型对应的POI数据，确定POI覆盖率处于预设范围内的目标商圈区域的数量。4.如权利要求1所述的商圈划分方法，其特征在于，在所述对所述第一类型的区域和所述第二类型的区域进行合并，得到所述目标商圈类型对应的目标商圈区域之后，所述方法还包括：获取各目标商圈区域内的人群画像特征信息；根据各目标商圈区域内的人群画像特征信息、AOI数据和POI数据进行特征分析，得到各目标商圈区域的特征标签。5.如权利要求1所述的商圈划分方法，其特征在于，所述预设聚类算法包括：从当前用于聚类的数据中抽取未被抽取过的数据点；判断所述当前用于聚类的数据中与当前抽取的数据点在预设距离阈值内的数据点的
数量是...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐亚波，李旭日，许志华，吴鹏，黄利鑫，曹敏，赖旦冉，
申请(专利权)人：广州数说故事信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：