【摘 要】
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城市选址问题一直是政府、企业以及商家重视的问题之一。现有的城市选址研究方法多是从定性的角度出发,定量研究的严谨程度不足。而大数据技术的发展为城市设施选址研究提供
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城市选址问题一直是政府、企业以及商家重视的问题之一。现有的城市选址研究方法多是从定性的角度出发,定量研究的严谨程度不足。而大数据技术的发展为城市设施选址研究提供了新思路。本文以上海市肯德基快餐店为研究对象,基于摩拜共享单车,高德地图以及链家网等数据,提取原始数据集中可能的影响因子,并对其进行特征选择,再分别利用GBDT,SVM和KNN等机器学习算法对上海市不同区域进行了分类预测,得出了肯德基快餐店的选址预测模型,并对预测模型的性能进行了评估。最终的实验结果表明,GBDT算法最适用于快餐店的选址模型,并且取得了较好的选址分类效果。
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