蘭海翔， 李衛(wèi)群， 張濤， 雷厚宇， 楊啟帆， 黃紀(jì)萍

(貴州力創(chuàng)科技發(fā)展有限公司， 貴州 貴陽(yáng) 550003)

0 引言

20世紀(jì)90年代以來(lái)，全球經(jīng)濟(jì)進(jìn)入一體化的新時(shí)期，各國(guó)飛速發(fā)展的經(jīng)濟(jì)，推動(dòng)房地產(chǎn)市場(chǎng)的繁榮與發(fā)展，提升人們的生活水平。面對(duì)日益發(fā)展的社會(huì)經(jīng)濟(jì)，居民的物質(zhì)欲望與商品需求不斷增長(zhǎng)，城市對(duì)于商場(chǎng)綜合體的需求越來(lái)越大，因此需要建立一個(gè)決策模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)商場(chǎng)綜合體選址的決策[1]。

國(guó)外關(guān)于商場(chǎng)綜合體選址方面的研究，起源于20世紀(jì)初始階段，經(jīng)過(guò)不同學(xué)派和學(xué)者的深入研究，將商場(chǎng)綜合體選址理論和城市空間結(jié)構(gòu)相結(jié)合，其中美國(guó)學(xué)者格蒂斯，在1961年重點(diǎn)研究了地價(jià)與城市商業(yè)活動(dòng)區(qū)位的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)商場(chǎng)銷(xiāo)售額，隨著離城市商業(yè)中心和地價(jià)最高處越來(lái)越遠(yuǎn)，且呈遞減狀態(tài)。而在1980年，道森將市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)與商業(yè)地理帶上了新的高度，從更寬廣的角度探討商場(chǎng)銷(xiāo)售與商業(yè)地理的空間關(guān)系，這些傳統(tǒng)的決策模型或方法，都對(duì)當(dāng)時(shí)商場(chǎng)綜合體選址做出了巨大貢獻(xiàn)。

而國(guó)內(nèi)在20世紀(jì)初期和中期，正處于內(nèi)憂(yōu)外患的戰(zhàn)爭(zhēng)階段，無(wú)暇顧及商業(yè)經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的社會(huì)變革，因此對(duì)于商場(chǎng)綜合體的選址也不甚關(guān)心。中華人民共和國(guó)成立以后隨著國(guó)家性質(zhì)的轉(zhuǎn)變，楊吾揚(yáng)利用克里斯塔勒理論，對(duì)中心城市進(jìn)行了實(shí)證分析，將商業(yè)中心區(qū)域按照商業(yè)吸引力劃分等級(jí)，以此作為今后商場(chǎng)綜合體選址的參考依據(jù)[2]。

但隨著經(jīng)濟(jì)體制不斷變化，城市一體化水平不斷提升，傳統(tǒng)的決策模型已經(jīng)不適用于現(xiàn)階段的商場(chǎng)綜合體選址決策，因此，需要研究基于移動(dòng)通信大數(shù)據(jù)的商場(chǎng)綜合體選址決策模型，根據(jù)移動(dòng)通信大數(shù)據(jù)覆蓋范圍廣、獲取便利、數(shù)據(jù)相互關(guān)聯(lián)程度高等特點(diǎn)，構(gòu)建一個(gè)可以進(jìn)行高維度動(dòng)態(tài)決策的模型，為城市中商場(chǎng)綜合體的建設(shè)與發(fā)展提供可靠的決策手段，為國(guó)家綜合國(guó)力的提升，提供更完善的技術(shù)支持[3]。

1 設(shè)計(jì)決策模型指標(biāo)選取架構(gòu)

構(gòu)建性能更好的決策模型之前，需要設(shè)計(jì)一個(gè)選址指標(biāo)體系選取框架，以此作為決策模型的構(gòu)建思路。在現(xiàn)代城市的飛速發(fā)展下，商場(chǎng)綜合體選址不應(yīng)離開(kāi)人口密集區(qū)和城市中心經(jīng)濟(jì)圈，因此設(shè)計(jì)的決策模型指標(biāo)體系選取架構(gòu)，要充分考慮4項(xiàng)影響指標(biāo)[4-5]，該架構(gòu)如圖1所示。

圖1 決策指標(biāo)選取架構(gòu)示意圖

按照上述決策模型架構(gòu)，結(jié)合移動(dòng)通信大數(shù)據(jù)的功能特點(diǎn)，以分析商圈附近及周?chē)P(guān)聯(lián)地區(qū)、客戶(hù)流動(dòng)特征和行為特征為目的，構(gòu)建商場(chǎng)綜合體選址決策模型。

2 基于移動(dòng)通信大數(shù)據(jù)的商場(chǎng)綜合體選址高維度動(dòng)態(tài)決策模型構(gòu)建方法

2.1 基于移動(dòng)通信大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)人口流動(dòng)性

人口流動(dòng)性作為商場(chǎng)綜合體選址的關(guān)鍵性指標(biāo)，需要利用移動(dòng)通信大數(shù)據(jù)對(duì)該指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)。而人口流動(dòng)性的預(yù)測(cè)，需要從兩方面入手，移動(dòng)通信大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)人口流動(dòng)性的兩個(gè)方向[6-7]如表1所示。

表1 人口流動(dòng)性預(yù)測(cè)方向

利用移動(dòng)通信大數(shù)據(jù)，獲取表1中人口流動(dòng)性預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，采用信息增益法分析城市中，動(dòng)態(tài)變化的人口流動(dòng)狀態(tài)[8]。假設(shè)一個(gè)隨機(jī)變量為U，它的可能取值有n種，分別為u1,u2,…,un，變量U對(duì)應(yīng)的概率分布為式(1)。

P(U=ui)=pi

(1)

其中，P表示概率；i=1,2,…,n，表示隨機(jī)變量n種取值中的任意一種。此時(shí)U的熵定義為式(2)。

(2)

式中，S(U)表示U的熵。而信息增益就是進(jìn)行人口流動(dòng)性預(yù)測(cè)前與預(yù)測(cè)后的熵的差值，即式(3)。

k(U,A)=S(U)-S(U|A)

(3)

式中，S(U|A)表示預(yù)測(cè)后的熵[9-10]。當(dāng)k值減少的程度越大時(shí)，代表該預(yù)測(cè)產(chǎn)生的分類(lèi)結(jié)果越好，信息增益值就越大。因此在人口流動(dòng)性預(yù)測(cè)時(shí)，利用該方法獲取移動(dòng)通信大數(shù)據(jù)中不同口徑的人口流動(dòng)性，實(shí)現(xiàn)模型對(duì)商場(chǎng)綜合體選址的初步?jīng)Q策。

2.2 高維度分析客戶(hù)行為特征設(shè)置決策變量

根據(jù)預(yù)測(cè)的人口流動(dòng)性，設(shè)計(jì)該模型的高維度分析方式，通過(guò)該分析獲取客戶(hù)行為特征。統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)的人口流動(dòng)性結(jié)果，某一城市中，人口流動(dòng)性最豐富的一組預(yù)測(cè)結(jié)果[11-12]，如圖2所示。

圖中，A、B兩點(diǎn)為最大人口流動(dòng)線路的起始點(diǎn)和終止點(diǎn)；C、D是這條線路上的兩處商業(yè)建筑區(qū)。圖2是高維度分析法，將地圖軟件與分析軟件關(guān)聯(lián)后的分析結(jié)果。根據(jù)圖中的線路可知，人口流動(dòng)具有一定的規(guī)律性，因此按照?qǐng)D2中的數(shù)據(jù)來(lái)源，利用高緯度數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，設(shè)計(jì)決策模型的預(yù)處理流程，實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶(hù)行為特征的分析，可視化的形式如圖3所示[13]。

圖2 人口流動(dòng)性線路圖

圖3 客戶(hù)行為特征高維度分析結(jié)果

圖3是一天中，從早上8點(diǎn)至晚間10點(diǎn)的人口熱力分析圖，從圖中可以看出，受C、D商業(yè)建筑區(qū)的影響，此條線路中的客戶(hù)一直按照該線路活動(dòng)，可見(jiàn)設(shè)計(jì)的高維度動(dòng)態(tài)決策模型，需要通過(guò)高維度分析，獲取客戶(hù)行為特征，實(shí)現(xiàn)移動(dòng)通信大數(shù)據(jù)下，商場(chǎng)綜合體選址的決策參數(shù)的設(shè)置[14]。假設(shè)圖3中的所有商業(yè)集群用Ai表示，每一商業(yè)區(qū)為a1,a2,…,an，其中i∈n，表示商業(yè)集群中所有商業(yè)區(qū)域的數(shù)量。則該線路對(duì)客戶(hù)的吸引力計(jì)算式為式(4)。

(4)

式中，x表示吸引力；α表示商業(yè)場(chǎng)所的權(quán)重因子；d表示距離；γ表示偏離距離權(quán)重因子；Δa表示在城市發(fā)展中，增加或減少的商業(yè)區(qū)。該吸引力指標(biāo)，即為客戶(hù)行為特征分析下動(dòng)態(tài)決策模型的決策變量，根據(jù)該變量，構(gòu)建商場(chǎng)綜合體選址動(dòng)態(tài)決策模型[15]。

2.3 構(gòu)建商場(chǎng)綜合體選址高維度動(dòng)態(tài)決策模型

依據(jù)設(shè)置的決策變量，構(gòu)建商場(chǎng)綜合體選址高維度動(dòng)態(tài)決策模型，該模型的構(gòu)建流程[16]如圖4所示。

圖4 決策模型構(gòu)建流程示意圖

上述流程中的前4步流程已經(jīng)實(shí)現(xiàn)，因此構(gòu)建判斷矩陣，確定決策系數(shù)。假設(shè)判斷矩陣用W表示，則有W=(Wij)m×n，其中Wij表示影響因素i和影響因素j相對(duì)于決策目標(biāo)而言的重要值；m、n表示維度[17-19]。則該判斷矩陣描述如表2所示。

表2 決策模型判斷矩陣

表中，k∈m,n，是(Wij)m×n中的任一數(shù)據(jù)。而決策系數(shù)是判斷矩陣的相對(duì)一致性指標(biāo)，計(jì)算式為式(5)。

(5)

式中，φ表示矩陣判斷結(jié)果；c表示數(shù)量；CI表示一致性指標(biāo)；RI表示平均隨機(jī)一致性指標(biāo)[20]。根據(jù)式(5)計(jì)算結(jié)果確定決策模型的決策系數(shù)，通過(guò)模糊變換得到最終的選址結(jié)果，至此在移動(dòng)通信大數(shù)據(jù)作用下，商場(chǎng)綜合體選址的高維度動(dòng)態(tài)決策模型構(gòu)建完畢。

3 案例實(shí)證分析

提出仿真實(shí)驗(yàn)，分析本次構(gòu)建的決策模型，在工程化實(shí)際應(yīng)用中的使用效果，為了確保測(cè)試結(jié)果真實(shí)可信，將3種傳統(tǒng)商場(chǎng)綜合體選址決策模型作為比較對(duì)象，分析不同決策模型對(duì)商場(chǎng)綜合體選址的影響效果。

3.1 構(gòu)建驗(yàn)證案例

搭建仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境，使用Spark集群，并在用戶(hù)端安裝Spark-Client，令所有實(shí)驗(yàn)測(cè)試模型都可以正常運(yùn)行自己的決策算法。隨機(jī)選擇一個(gè)城市作為工程化應(yīng)用測(cè)試對(duì)象，該城市的商圈如圖5所示。

圖5 實(shí)驗(yàn)測(cè)試商圈示意圖

統(tǒng)計(jì)該城市中，所有標(biāo)志性建筑區(qū)域的信息，同時(shí)調(diào)查這些區(qū)域周?chē)某鞘懈艣r，如表3所示。

以上述參數(shù)為依據(jù)，利用仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境構(gòu)建的4組決策模型，對(duì)該地區(qū)的商場(chǎng)綜合體選址進(jìn)行決策，并根據(jù)決策結(jié)果進(jìn)行實(shí)地分析。

3.2 工程化應(yīng)用結(jié)果與分析

實(shí)驗(yàn)將本次研究的決策模型作為實(shí)驗(yàn)組，將3種傳統(tǒng)商場(chǎng)綜合體選址決策模型分別作為對(duì)照組1、對(duì)照組2以及對(duì)照組3。結(jié)合表3中的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，4組選址結(jié)果如圖6所示。

表3 實(shí)驗(yàn)測(cè)試對(duì)象基本概況

根據(jù)上述4組測(cè)試結(jié)果可知，在同樣的城市背景下，4個(gè)決策模型得出了全然不同的測(cè)試結(jié)果，比較商場(chǎng)綜合體的選址結(jié)果。實(shí)驗(yàn)組的選址位置，充分考慮了商圈位置、交通位置和人口密集區(qū)，將新的商場(chǎng)綜合體選址位置，設(shè)置在符合上述要求的區(qū)域內(nèi)。而其他3個(gè)對(duì)照組，其決策模型忽視了人口流動(dòng)性和行為特征等因素，對(duì)照組1的選址位置雖然有可取之處，但相較于實(shí)驗(yàn)組而言，不夠接近商圈密集區(qū)，能夠吸引的客流量少于實(shí)驗(yàn)組；對(duì)照組2和對(duì)照組3，則極度單一，沒(méi)有考慮商圈內(nèi)，客流量的流動(dòng)性和商場(chǎng)的吸引力，致使2個(gè)決策模型沒(méi)有建立起一個(gè)高維度的動(dòng)態(tài)決策思維，導(dǎo)致最終的選址位置不是最優(yōu)。為了令實(shí)驗(yàn)結(jié)果更加詳細(xì)，在該實(shí)驗(yàn)測(cè)試商圈中，隨機(jī)選擇100名群眾進(jìn)行調(diào)查，比較商業(yè)圈中的流動(dòng)群眾，對(duì)4個(gè)選址結(jié)果的喜愛(ài)程度，調(diào)查結(jié)果如表4所示。

(a) 實(shí)驗(yàn)組選址結(jié)果

(c) 對(duì)照組2的選址結(jié)果

表4 實(shí)地調(diào)查對(duì)比結(jié)果/人 單位：人

從上述調(diào)查結(jié)果中可以明顯看到，100名調(diào)查對(duì)象會(huì)經(jīng)常去的商場(chǎng)，是實(shí)驗(yàn)組決策模型決策下的選址結(jié)果，而其他3個(gè)對(duì)照組決定的商場(chǎng)綜合體選址，大多數(shù)調(diào)查對(duì)象都選擇極少去或不會(huì)去這一選項(xiàng)。綜合上述實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果，可知本次研究的決策模型，得到的決策方案最優(yōu)，為投資商進(jìn)行商場(chǎng)綜合體選址提供了案例借鑒。

4 總結(jié)

研究提出的商場(chǎng)綜合體選址高維度動(dòng)態(tài)決策模型，以移動(dòng)通信大數(shù)據(jù)多樣性、實(shí)時(shí)性等特點(diǎn)為依托，充分考慮了城市中人口流動(dòng)的特點(diǎn)，以此鑒別客戶(hù)行為，增強(qiáng)決策模型的感知與思考能力。在多次試驗(yàn)論證下，證明了此次研究的決策模型得到的商場(chǎng)綜合體選址最優(yōu)，滿(mǎn)足商場(chǎng)建設(shè)目的的同時(shí)，符合真實(shí)情況。但該模型只是針對(duì)商場(chǎng)綜合體選址進(jìn)行決策的，今后的研究與發(fā)展，可以將該模型改進(jìn)，應(yīng)用于不同功能或用途的商業(yè)建筑選址決策中。