典型文献
基于多源空间数据和随机森林模型的长沙市茶颜悦色门店选址与预测研究
文献摘要：
茶颜悦色作为中国本土奶茶品牌,将中国传统茶文化与时尚元素相结合,融入浓郁中国风,成为来长旅游者打卡必喝的一种奶茶饮品.探索其空间分布并对其门店选址适宜性进行评估对于优化门店布局、促进经济发展和提升旅游服务水平等具有重要的实际意义.本文基于高德地图API爬取长沙市茶颜悦色POI,运用平均最近邻指数、地理集中指数、不平衡指数、标准差椭圆、核密度估计等方法分析其空间格局,在此基础上融合多源异构空间数据选取一系列影响其空间分布的指示因子并运用随机森林模型对其门店布局适宜性开展实证研究.分析结果表明:①长沙市茶颜悦色空间分布整体上为集聚型(ANN=0.354,G=40.283),围绕城市核心商圈集聚分布,形成了"一超多核"的空间格局;②随机森林模型优化后的平均测试精度为92.18％,OOB测试精度为93.45％,其评价结果能够准确反映长沙市茶颜悦色门店选址适宜性与空间分布的异质性;③茶颜悦色选址适宜性结果表明,长沙市核心商圈内适宜性概率整体较高,存在明显的高值集聚现象,符合弗里德曼"中心-外围"理论.若将各商圈抽象为不同等级的中心地,其所提供的服务职能和影响范围受到空间距离衰减作用的影响,在空间分布上符合地理学第一定律;④特征重要性排序结果显示竞争环境、交通区位和社会经济发展因素对模型的贡献率较大,这与最小差异化准则强调集聚效应和传统商业选址强调区位选择相得益彰,因此在进行门店选址时可以重点考虑此类因素.本研究融合多源空间数据运用数据挖掘技术解决选址问题的方法和结论可以为茶颜悦色门店选址和空间布局提供参考和借鉴.
文献关键词：
机器学习;门店选址;多源异构空间数据;随机森林;分类预测;长沙市;茶颜悦色;空间格局
中图分类号：
作者姓名：
黄钦;杨波;徐新创;郝汉舟;梁莉莉;王敏
作者机构：
湖南师范大学地理科学学院,长沙410081;湖南师范大学地理空间大数据挖掘与应用湖南省重点实验室,长沙410081;湖北科技学院资源环境科学与工程学院,咸宁437100
文献出处：
引用格式：
[1]黄钦;杨波;徐新创;郝汉舟;梁莉莉;王敏-.基于多源空间数据和随机森林模型的长沙市茶颜悦色门店选址与预测研究)[J].地球信息科学学报,2022(04):723-737
A类：
B类：
多源空间数据,随机森林模型,长沙市,市茶,茶颜悦色,门店选址,预测研究,国本,奶茶品牌,中国传统茶文化,时尚元素,浓郁,中国风,旅游者,打卡,饮品,旅游服务,实际意义,高德地图,API,爬取,POI,平均最近邻指数,地理集中指数,不平衡指数,标准差椭圆,核密度估计,空间格局,多源异构空间数据,指示因子,布局适宜性,色空间,ANN,绕城,城市核心,商圈,集聚分布,多核,模型优化,测试精度,OOB,圈内,弗里德曼,不同等级,中心地,服务职能,影响范围,空间距离,距离衰减,地理学第一定律,特征重要性,重要性排序,竞争环境,交通区位,发展因素,小差,调集,集聚效应,区位选择,相得益彰,数据运用,数据挖掘技术,决选,选址问题,分类预测
AB值：
0.330664
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