本申請(qǐng)涉及數(shù)據(jù)分析，尤其涉及一種基于多維數(shù)據(jù)融合分析的跨平臺(tái)門店匹配方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著o2o(online?to?offline,線上到線下)行業(yè)的蓬勃發(fā)展，越來越多的企業(yè)依賴線上與線下的數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)，以提升用戶體驗(yàn)、優(yōu)化服務(wù)流程及進(jìn)行精準(zhǔn)營銷。這其中，門店數(shù)據(jù)的匹配成為了一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。品牌商通常在多個(gè)線上平臺(tái)開展業(yè)務(wù)，各平臺(tái)對(duì)門店名稱的記錄方式各異，加之品牌自身的命名規(guī)則并不統(tǒng)一，使得跨平臺(tái)的門店數(shù)據(jù)匹配難度加大。

2、舉例來說，一個(gè)餐飲品牌可能在不同平臺(tái)上使用略有不同的名稱：“abc餐廳(總部店)”在平臺(tái)a上可能被記錄為“abc餐飲公司總店”，而在平臺(tái)b上則可能以“abc主店”命名。這些差異盡管在用戶角度上是容易辨別的，但對(duì)于自動(dòng)化的數(shù)據(jù)系統(tǒng)來說，進(jìn)行高效、精準(zhǔn)的匹配卻是一個(gè)技術(shù)挑戰(zhàn)。因此，導(dǎo)致o2o服務(wù)商在進(jìn)行數(shù)據(jù)整合時(shí)，往往面臨品牌線下門店與各個(gè)平臺(tái)線上門店不一致的問題，嚴(yán)重影響了后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和服務(wù)優(yōu)化。

3、此外，門店的地理位置數(shù)據(jù)、品牌特征數(shù)據(jù)(如門店的月銷、評(píng)分等)在不同平臺(tái)上可能以不同的格式或標(biāo)準(zhǔn)存在，也進(jìn)一步增加了門店匹配的復(fù)雜性。

4、針對(duì)上述問題，目前業(yè)界暫未提出較佳的技術(shù)解決方案。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N基于多維數(shù)據(jù)融合分析的跨平臺(tái)門店匹配方法、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品及電子設(shè)備，用以至少解決目前相關(guān)技術(shù)中門店數(shù)據(jù)在不同平臺(tái)間因命名規(guī)則不一致而導(dǎo)致跨平臺(tái)門店數(shù)據(jù)難以有效聯(lián)動(dòng)的問題。

2、第一方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種基于多維數(shù)據(jù)融合分析的跨平臺(tái)門店匹配方法，包括：從多個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)分別獲取平臺(tái)門店多維數(shù)據(jù)，所述平臺(tái)門店多維數(shù)據(jù)包含平臺(tái)門店名稱、平臺(tái)門店地理位置和平臺(tái)門店活躍時(shí)間；提取各個(gè)平臺(tái)門店多維數(shù)據(jù)所分別對(duì)應(yīng)的門店綜合特征；對(duì)各個(gè)所述門店綜合特征進(jìn)行加權(quán)聚類，以確定相應(yīng)的多個(gè)聚類簇；在加權(quán)聚類的過程中，根據(jù)每個(gè)門店綜合特征與各個(gè)聚類簇之間的歐式距離計(jì)算相應(yīng)的隸屬度；針對(duì)各個(gè)所述門店綜合特征，根據(jù)對(duì)應(yīng)最大隸屬度的聚類簇確定所述門店綜合特征的匹配聚類簇，并將所述匹配聚類簇確定為相應(yīng)平臺(tái)門店多維數(shù)據(jù)的跨平臺(tái)門店匹配結(jié)果。

3、第二方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種基于多維數(shù)據(jù)融合分析的跨平臺(tái)門店匹配系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)獲取單元，用于從多個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)分別獲取平臺(tái)門店多維數(shù)據(jù)，所述平臺(tái)門店多維數(shù)據(jù)包含平臺(tái)門店名稱、平臺(tái)門店地理位置和平臺(tái)門店活躍時(shí)間；特征提取單元，用于提取各個(gè)平臺(tái)門店多維數(shù)據(jù)所分別對(duì)應(yīng)的門店綜合特征；特征聚類單元，用于對(duì)各個(gè)所述門店綜合特征進(jìn)行加權(quán)聚類，以確定相應(yīng)的多個(gè)聚類簇；在加權(quán)聚類的過程中，根據(jù)每個(gè)門店綜合特征與各個(gè)聚類簇之間的歐式距離計(jì)算相應(yīng)的隸屬度；跨平臺(tái)匹配單元，用于針對(duì)各個(gè)所述門店綜合特征，根據(jù)對(duì)應(yīng)最大隸屬度的聚類簇確定所述門店綜合特征的匹配聚類簇，并將所述匹配聚類簇確定為相應(yīng)平臺(tái)門店多維數(shù)據(jù)的跨平臺(tái)門店匹配結(jié)果。

4、第三方面，提供一種電子設(shè)備，其包括：至少一個(gè)處理器，以及與所述至少一個(gè)處理器通信連接的存儲(chǔ)器，其中，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有可被所述至少一個(gè)處理器執(zhí)行的指令，所述指令被所述至少一個(gè)處理器執(zhí)行，以使所述至少一個(gè)處理器能夠執(zhí)行本申請(qǐng)任一實(shí)施例的基于多維數(shù)據(jù)融合分析的跨平臺(tái)門店匹配方法的步驟。

5、第四方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，該程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)本申請(qǐng)任一實(shí)施例的基于多維數(shù)據(jù)融合分析的跨平臺(tái)門店匹配方法的步驟。

6、第五方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序/指令，該計(jì)算機(jī)程序/指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)本申請(qǐng)任一實(shí)施例的基于多維數(shù)據(jù)融合分析的跨平臺(tái)門店匹配方法的步驟。

7、通過本申請(qǐng)?zhí)峁┑囊环N基于多維數(shù)據(jù)融合分析的跨平臺(tái)門店匹配方法，能夠至少產(chǎn)生如下的技術(shù)效果：

8、(1)通過從多個(gè)平臺(tái)獲取的多維數(shù)據(jù)，包括平臺(tái)門店名稱、地理位置和活躍時(shí)間等，構(gòu)建了更為完整的門店綜合特征，避免了單一維度數(shù)據(jù)可能帶來的誤差。例如，即便不同平臺(tái)上門店名稱存在較大差異(如“abc餐飲公司總店”和“abc主店”)，也能夠通過地理位置、活躍時(shí)間等其他維度信息，識(shí)別出它們實(shí)際上對(duì)應(yīng)相同的門店。由此，通過多維數(shù)據(jù)的綜合分析，解決了因命名規(guī)則不一致帶來的匹配困難，有效提升了跨平臺(tái)門店匹配的準(zhǔn)確性。

9、(2)門店名稱在各個(gè)平臺(tái)上的記錄方式不統(tǒng)一是門店匹配的主要挑戰(zhàn)之一，利用加權(quán)聚類算法，通過歐式距離計(jì)算門店綜合特征與各個(gè)聚類簇之間的隸屬度，當(dāng)某個(gè)門店綜合特征與多個(gè)聚類簇存在一定的相似性時(shí)，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)隸屬度最大化原則進(jìn)行最終的匹配判斷，即使不同平臺(tái)使用不同命名規(guī)則，也能夠有效識(shí)別出名稱不同但本質(zhì)相同的門店，顯著降低誤匹配的風(fēng)險(xiǎn)。

10、(3)通過加權(quán)聚類的聚類方式，允許對(duì)不同維度數(shù)據(jù)根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行加權(quán)調(diào)整。比如，某些門店地理位置較為密集的區(qū)域，可以增加“門店名稱”和“活躍時(shí)間”的特征影響權(quán)重，減少地理位置的影響。而對(duì)于名稱差異較大的情況下，可以增強(qiáng)“地理位置”和“活躍時(shí)間”的特征影響權(quán)重。由此，通過靈活的權(quán)重調(diào)整機(jī)制，使得匹配算法具有動(dòng)態(tài)自適應(yīng)性，可以根據(jù)不同應(yīng)用場(chǎng)景下的特征差異做出智能調(diào)整，進(jìn)一步提升跨平臺(tái)門店匹配結(jié)果的精確度。

11、通過本技術(shù)方案，通過多維數(shù)據(jù)的聚合綜合分析，輸出最優(yōu)的匹配結(jié)果，能夠確保跨平臺(tái)匹配結(jié)果的一致性，減少跨平臺(tái)數(shù)據(jù)分析和處理中的冗余問題，有效優(yōu)化了o2o服務(wù)商后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和服務(wù)流程。

技術(shù)特征：

1.一種基于多維數(shù)據(jù)融合分析的跨平臺(tái)門店匹配方法，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，通過以下方式來提取平臺(tái)門店多維數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的門店綜合特征：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述對(duì)各個(gè)所述門店綜合特征進(jìn)行加權(quán)聚類，以確定相應(yīng)的多個(gè)聚類簇，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中，模糊指數(shù)m通過以下方式而自適應(yīng)確定：

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中，通過以下方式來確定匹配聚類簇：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其中，在將所述匹配置信度與預(yù)設(shè)的置信度閾值τ進(jìn)行比較之后，所述方法還包括：

7.一種基于多維數(shù)據(jù)融合分析的跨平臺(tái)門店匹配系統(tǒng)，包括：

技術(shù)總結(jié)
本申請(qǐng)公開了基于多維數(shù)據(jù)融合分析的跨平臺(tái)門店匹配方法及系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：從多個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)分別獲取平臺(tái)門店多維數(shù)據(jù)；提取各個(gè)平臺(tái)門店多維數(shù)據(jù)所分別對(duì)應(yīng)的門店綜合特征；對(duì)各個(gè)門店綜合特征進(jìn)行加權(quán)聚類，以確定相應(yīng)的多個(gè)聚類簇；在加權(quán)聚類的過程中，根據(jù)每個(gè)門店綜合特征與各個(gè)聚類簇之間的歐式距離計(jì)算相應(yīng)的隸屬度；針對(duì)各個(gè)門店綜合特征，根據(jù)對(duì)應(yīng)最大隸屬度的聚類簇確定門店綜合特征的匹配聚類簇，并將匹配聚類簇確定為相應(yīng)平臺(tái)門店多維數(shù)據(jù)的跨平臺(tái)門店匹配結(jié)果。由此，通過多維數(shù)據(jù)的聚合綜合分析，輸出最優(yōu)的匹配結(jié)果，能夠確保O2O跨平臺(tái)匹配結(jié)果的一致性。

技術(shù)研發(fā)人員：王磊,貝念軍,張歡
受保護(hù)的技術(shù)使用者：上海合印網(wǎng)絡(luò)科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6