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基于大数据的城市连锁店选址问题研究

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基于大数据的城市连锁店选址问题研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第1章 绪论第8-13页
  1.1 课题的研究背景和意义第8-9页
  1.2 国内外研究现状第9-11页
  1.3 本文主要研究内容第11页
  1.4 论文主要结构第11-13页
第2章 相关理论知识第13-22页
  2.1 零售门店选址理论第13-16页
    2.1.1 中心地理论第13-14页
    2.1.2 空间相互作用理论第14-15页
    2.1.3 竞租理论第15页
    2.1.4 最小差异模型以及零售集群理论第15-16页
  2.2 机器学习以及代表性算法第16-21页
    2.2.1 机器学习简介第16页
    2.2.2 GBRT算法第16-17页
    2.2.3 SVM(Support Vector Machine)第17-20页
    2.2.4 RFC(Random Forest Classifier)第20-21页
  2.3 本章小结第21-22页
第3章 连锁店选址的特征选取与数据集选取第22-36页
  3.1 特征选取第22-24页
    3.1.1 影响店铺选址的有关因素第22-24页
    3.1.2 因素分解第24页
  3.2 数据集的选取第24-32页
    3.2.1 原始数据集介绍第24-27页
    3.2.2 特征抽取第27-31页
    3.2.3 特征选择与标签的制定第31-32页
  3.3 区域划分与数据集处理第32-35页
    3.3.1 区域划分第32-33页
    3.3.2 数据集的选取与处理第33-35页
  3.4 本章小结第35-36页
第4章 基于三种机器学习算法的商铺选址模型的实现第36-44页
  4.1 候选区域选取第36页
  4.2 特征的提取与选择第36-38页
  4.3 数据集划分以及归一化第38页
    4.3.1 数据集划分第38页
    4.3.2 数据归一化处理第38页
  4.4 结果准确性评价指标第38-40页
  4.5 实验结果分析第40-43页
  4.6 本章小结第43-44页
第5章 总结与展望第44-46页
参考文献第46-49页
致谢第49页

本篇论文共49页,点击这进入下载页面
 
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