大数据背景下城市数字标牌精准选址方法

数字标牌是城市信息共享和公共服务的新型传播媒介，是促进数字经济发展的催化剂。大数据背景下的数字标牌的精准推荐是高效利用资源、实现投放效益化的关键。本书在经验区位选址理论基础上，扩展基于地理空间智能的选址方法，耦合多源影响因子构建城市数字标牌精准推荐模型。本书将进一步完善城市数字标牌布局与投放的理论支撑，为后疫情时代地理大数据与空间智能技术赋能数字经济提供新的思路和典型案例。

本书可以供高等院校计算机、地理信息科学、管理学等相关专业学生阅读，同时也可供相关领域的科技工作者参考。

第1章绪论1

1.1数字标牌概述1

1.1.1数字标牌简介1

1.1.2智能化数字标牌3

1.1.3数字标牌相关研究4

1.2大数据时代的数字标牌精准推荐8

1.3数字标牌位置推荐方法10

1.3.1推荐算法原理与分类10

1.3.2常用位置推荐方法15

1.4数字标牌广告主题优化17

1.4.1问题转换方法原理18

1.4.2问题转换方法的典型算法20

1.4.3算法适应方法原理21

1.4.4算法适应方法的典型算法22

1.5城市数字标牌发展23

1.6本书主要内容与创新25

1.6.1研究内容25

1.6.2技术路线26

1.7本章小结27

第2章数字标牌多尺度区位因子构建28

2.1研究区与研究数据28

2.1.1研究区28

2.1.2数据需求和来源28

2.2数据多尺度空间化30

2.3数据相关性分析33

2.4本章小结34

第3章数字标牌空间结构特征研究35

3.1研究方法35

3.1.1点模式分析方法35

3.1.2空间等级性划分方法38

3.2数字标牌空间分布特征41

3.3数字标牌等级性特征44

3.4数字标牌影响因素分析50

3.5本章小结51

目录大数据背景下城市数字标牌精准选址方法第4章基于内容推荐算法的数字标牌位置推荐模型52

4.1引言52

4.2要素区域划分53

4.3数字标牌位置推荐54

4.3.1影响因素权重计算54

4.3.2基于内容的推荐算法55

4.3.3数字标牌位置推荐计算56

4.4实验与分析56

4.4.1评价指标56

4.4.2区域划分结果57

4.4.3位置推荐结果59

4.5本章小结64

第5章集优Huff模型与预测方法的数字标牌位置优选模型65

5.1基于Huff模型的数字标牌位置初步筛选65

5.2基于机器学习方法的数字标牌位置精细筛选66

5.3实验与分析72

5.3.1评价指标72

5.3.2初步选址结果73

5.3.3精细选址结果75

5.3.4位置优选结果78

5.4本章小结81

第6章融合神经网络和Huff模型的数字标牌主题优选模型82

6.1引言82

6.2BP多标签分类模型83

6.2.1BP分类模型83

6.2.2改进的BP分类模型84

6.3基于HuffBP的多标签分类模型85

6.3.1改进的Huff模型85

6.3.2基于HuffBP多标签模型构建86

6.4实验与分析87

6.4.1评价指标87

6.4.2模型评价88

6.4.3结果分析91

6.5本章小结99

第7章主要结论及展望100

7.1主要结论100

7.2研究展望101

附录A主要缩略词含义102

参考文献104

数字标牌是城市信息共享和公共服务的新型传播媒介，是促进数字经济发展的催化剂，是继报纸、电视、广播、互联网之后的“第五媒体”。目前，数字标牌已被广泛应用于金融、能源、医院、企业、超市、交通、公共场所等各种领域，并且在各个行业发挥着举足轻重的作用。随着人工智能、“互联网+”等诸多新技术的发展，数字标牌正在发生智慧性的变革，也面临着新的机遇。

数字标牌的精准推荐是高效利用资源、实现投放效益最大化的关键，其涉及两方面: 一是标牌位置的合理布局;二是广告主题内容的精准投放。数字标牌合理布局和广告精准投放的核心要素就是空间位置，空间化、智能化思维对数字标牌选址具有决定性作用。鉴于数字标牌的商业属性，其选址亦属于典型的区位选址范畴，但与传统选址过程相比，数字标牌选址更具动态性、智能性、可视性，其数据规模、模型精度以及响应时效都对选址方法提出了更高的挑战。数字标牌精准推荐研究是涉及地理学、计算机科学、广告学、管理学的交叉研究，传统区位选址方法已经不能满足数字标牌选址的迫切需求，第四科学范式下的地理空间智能技术为时空大数据背景下的数字标牌位置推荐与预测提供了新方法。

本书在经验区位选址理论基础上，扩展基于地理空间智能的选址方法，耦合多源影响因子构建城市数字标牌精准推荐模型。本研究的开展将进一步完善城市数字标牌布局与投放的理论支撑，形成兼顾精度和可解释性的城市数字标牌精准推荐方案，增强数字标牌选址与广告营销的精准性，为后疫情时代的数字经济发展提供一定程度上的技术支撑。

本书共7章，第1章为绪论，主要介绍数字标牌的基本概念、发展趋势、研究现状以及展望等；第2章介绍基于多尺度区位因子，构建数字标牌指标体系；第3章对数字标牌空间结构特征进行分析和研究；第4章介绍基于内容推荐算法的数字标牌位置推荐模型；第5章介绍集优Huff模型与预测方法的数字标牌位置优选模型；第6章介绍融合神经网络和Huff模型的数字标牌主题优选模型；第7章对本书进行总结并提出研究展望。读者可以扫描插图相应的二维码观看彩图。

本书由北京工商大学专项项目（人才培养质量建设—学科建设—计算机学院学科建设）以及国家自然科学基金青年项目(42101470)资助。在此，感谢北京工商大学给予的支持。感谢给予本书修改意见的评阅专家，尤其要感谢万玉钗副教授为本书提供的帮助。同时也感谢参与本书研究和编写工作的谢小兰、王雨雪、马广驰、赵瑞芳、梁春芳、毛珩懿和张佳亮，他们不仅是本书各章节具体研究内容的执行者，也在本书的撰写过程中承担了大量工作。

由于作者水平有限，书中难免存在不足之处，欢迎读者批评指正。

张珣

2022年3月