[0003] 为了解决上述问题，本发明提供一种基于大数据的商铺定位方法对用户在商铺内交易数据和商铺信息数据进行分析，旨在有效地定位用户在哪一家商铺，进而促使商家能够在在正确的时间、正确的地点给用户最有效的服务，具有一定的实现意义。
[0004] 鉴于此，本发明的技术方案如下：一种基于大数据的商铺定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0005] 101.对用户的交易数据进行预处理操作。
[0006] 102.根据记录时间把预处理后的数据划分为训练集和测试集。
[0007] 103.构建每条样本的候选集。
[0008] 104.根据当前该用户是否在该商店，对数据进行打标操作。
[0009] 105.对训练集和测试集进行特征工程构建操作。
[0010] 106.对经过特征工程构建的数据建立多个机器学习模型，并进行模型融合操作。
[0011] 107.通过步骤106已建立的模型，根据用户的经纬度、所连接的WiFi信息定位用户所在商铺，使得商家能够在正确的时间、正确的地点给用户最有效的服务。
[0012] 进一步，所述对数据进行预处理操作：数据预处理包括用户在商铺内交易数据和商铺信息数据的处理，根据数据表的描述以及物理理解进行如下处理：
[0013] ①对异常值进行清洗；
[0014] 删除原始数据集中用户当前位置与店铺位置距离太大的样本，删除WiFi信息中强度为空的WiFi以及强度为正值的WiFi。
[0015] ②由于商铺信息数据中的经纬度存在测量不准确的问题，商铺信息数据的经纬度以用户在商铺内交易数据中该商铺的所有经纬度的中位数代替。
[0016] 首先将所有经度按强度从小到大排序：
[0017] longitude1≤longitude2≤longitude3≤…≤longituden
[0018] 则商铺的经度确定为：
[0019]
[0020] 商铺的纬度也用同样的方法修正。
[0021] 进一步，根据用户在商铺内交易数据的分析以及预测时间段，找到合适的时间划分区间，采用时间窗划分方法把用户在商铺内交易数据划分为训练集和测试集。训练集的历史区间为Day1～Day7，标签区间为Day8～Day14，测试集的历史区间为Day8～Day14，标签区间为Day15～Day21。
[0022] 进一步，根据用户在商铺内交易数据中每条样本强度最大WiFi所对应的某商铺的次数，选择出每条样本该次数最多的10个商铺作为候选集，不足10个的以距离该条样本最近的几个商铺填充。
[0023] 进一步，所述对数据进行打标操作：若候选集中的商铺与该条样本的商铺名称一致则打标为1，其余打标为0，控制正负样本比为1：9。
[0024] 进一步，根据对用户在商铺内交易数据和商铺信息数据的分析，对训练集和测试集进行特征工程构建；指对用户历史行为数据构建基础特征、多分类概率特征、交叉特征等；
[0025] 所述基础特征是指：当前用户距该商铺的距离、所连最强WiFi对应该商铺的次数，用户、商铺、用户-商铺所发生的交易次数总和及其均值、方差；用户活动半径，商铺覆盖半径，用户经常连接强度第几的WiFi。
[0026] 所述多分类概率特征是指：在原始的用户在商铺内交易数据中，将每条样本所连所有WiFi进行离散作为特征，将每条样本中该WiFi的强度作为该离散WiFi特征的值，空值以-999代替，将该条样本的商铺作为标签，调用XGBoost多分类模型，输出该条样本位于每个商铺的概率，与训练集、测试集进行连表操作得到每条样本的多分类概率特征。
[0027] 所述交叉特征是指：挖掘基础特征之间的关系，用户在该商铺的交易次数在所有商铺的交易次数的占比，用户活动半径占商铺覆盖半径的占比。
[0028] 在上述步骤的基础上，用构建完特征的训练集去训练11个lightGBM模型。
[0029] lightGBM模型分别基础特征、多分类特征、交叉特征进行特征选择，按照特征重要性排序，在基础特征中选取特征重要性大于0的特征，在多分类特征中选取特征重要性大于0的特征，在交叉特征中选取特征重要性大于0的特征。lightGBM模型参数在默认参数乘以随机系数，系数范围为0.8～1.2，从而生成11个不同的lightGBM模型。这些lightGBM模型以stacking进行模型融合，用线性回归以五折交叉拟合每一折得到5个系数，以这5个系数的均值作为该lightGBM的融合系数作为stacking的第一层，再以这多个lightGBM模型进行训练，得到11个lightGBM的预测结果，将预测结果乘上各自的融合系数，求和得到最终概率。
过程如下：
[0030] ①分别对11个模型调用线性回归得到每一折的预测结果。其中ym_npredic表示第m个模型第n折的预测结果，wm_n_z表示第m个模型的第n折的第z个线性回归系数，xk表示第k个特征，k的取值范围为1到所提取的特征数量：
[0031]
[0032]
[0033] ……
[0034]
[0035] ②将11个模型的预测结果作为x，该训练集每一折的真实标签作为y，再次调用线性回归模型，其中yn fold表示第n折的真实标签，wm_n表示第m折的第n个线性回归系数：
[0036]
[0037] ③则11个模型最终的融合系数为：
[0038]
[0039]
[0040] ……
[0041]
[0042] 选择当前用户所在最大概率的商铺作为最终定位结果推荐给系统，使得商家能够在在正确的时间、正确的地点给用户最有效的服务。
[0043] 本发明弥补了仅仅使用GPS无法准确定位用户所在商铺的问题。具有以下有益技术效果：
[0044] ①创造性地在GPS定位的基础上引入WiFi进行定位，使定位更加准确；
[0045] ②某些商铺往往较大，经纬度无法完全代表该商铺的位置；于是将商铺的经纬度用商铺内的用户的经纬度的中位数进行替换，使商铺的经纬度更准确；
[0046] ③根据提出的规则构建了候选集，降低了机器学习的复杂度；
[0047] ④根据WiFi信息使用多分类构造了概率特征，很好地使用到了WiFi的信息同时使模型不至于太复杂；
[0048] ⑤通过stacking进行模型融合，使模型更加准确和健壮。
