CN112005257B 预测装置、预测方法以及程序 （松下知识产权经营株式会社）

2020.10.23PCT/JP2019/01626120WO2019/208319JA2019.10.31示完成实施措施的第1对象中的措施效果的措施施实施信息，预测未实施措施的第2对象中的措相似度来将节点间结合的多个链接构成的第1图表(450A～450D)，所述多个节点包含与第1对象建立关联的至少一个第1节点和与第2对象建立第1节点为基点来向第2节点传播措施效果的程2所述控制部构建由多个节点和基于节点间的相似度来将节点间结合的多个链接构成基于所述措施实施信息，决定所述第1节点中的所述措施效果所述控制部将各排名分别传播给所述第2节点，计算所述第2节点中的各排名的概率，将所述多个排名之中所述概率最高的排名决定为所述第2所述控制部基于所述第2节点的所述措施效果的程度，决定是否将所述措施推荐给所所述控制部基于多个特性之中的至少一个特性，判定是否需要预测所述控制部按每个所述特性，生成由所述多个节点和基于各特性的所述控制部按每个所述排名来计算各特性的重要度，基于所述重在所述第2对象与包含两个以上的节点的组相关的情况下，所述控制部根据所述组内所述多个节点对应于所述店铺、所述店铺的商圈内的地区、来到所述店所述控制部基于针对销售额、来店人数以及顾客单价之中的至少任3所述控制部根据所述商圈中包含的地区的措施效果的程度来决定所述商圈的措施效所述控制部针对多个措施分别生成所述第1图表并传播所述措施效果的程度，基于所述措施效果的程度来从所述多个措施之中决定13.一种预测方法，基于表示完成实施措施的第1对象中的措施效果的措施实施信息，构建由多个节点和基于节点间的相似度来将节点间结合的多个链接构成的图表的步骤，所述多个节点包含与所述第1对象建立关联的至少一个第1节点和与所述第2对象建立在所述图表中以所述第1节点为基点来向所述第2节点传播所述措施效果的程度的步将各排名分别传播给所述第2节点，计算所述第2节点中的各排名4[0002]专利文献1公开了一种购买预测分析系统。购买预测分析系统通过多个因素来对5[0023]图11是用于对针对完成实施地区的措施效果值的计算与效果排名的设定进行说[0039]本公开提供一种即使在实际实施了措施的对象较少的情况下对于未实施措施的施措施的店铺的商圈内的地区向未实施措施的店铺的商圈内的地区传播表示各措施的效6[0049]控制部13能够通过半导体元件等来实现。控制部13例如能够包含微型计算机、[0050]存储部14是对为了实现预测装置1的功能所需的程序以及数据进行存储的存储介[0053]终端装置2通过输入部21或者通信部22，获取ID-POS数据、顾客数据以及地区数[0056]控制部23能够通过半导体元件等来实现。控制部23例如能够包含微型计算机、7[0057]存储部24是对为了实现终端装置2的功能所需的程序以及数据进行存储的存储介[0069]购买数据144如图6以及图7所示，包含实施措施前的购买数据144A和实施措施中[0070]效果排名设定部132针对完成实施措施的店铺的商圈内的地区即完成实施地区决8[0071]预测数据生成部133针对未实施措施的店铺的商圈内的地区即未实施地区预测措措施的表示每个地区的效果排名的预测数据145并保存于排名设定部132所设定的针对完成实施地区的效果排名的变动，判定是否更新预测数据据汇总部131从多个店铺的终端装置2，获取相当于实施措施前的规定期间的ID-POS数据[0078]效果排名设定部132对完成实施措施的店铺的商圈内的地区设定措施的效果排名[0080]预测数据生成部133合成每个地区的特性的相似度图表并生成预测图表，对未实9[0084]效果排名设定部132基于措施实施前的购买数据144A和措施实施中的购买数据[0088]图13是用于对步骤S4中的每个地区的特性的相似度图表45的生成进行说明的133在步骤S4中，例如基于购买数据144来生成人口的相似度图表45a、户数的相似度图表[0101]ir是特性k的更新后的重要度，f是效[0105]预测数据生成部133基于重要度uk，合成各相似度图表45，构建预测图表450接强度Ak乘以按照每个地区的特性而求取的重要度uk，计算总和，从而分别计算预测图表据生成部133基于链接452的强度来计算效果排名决定了的节点451的附近节点处的效果排ybias[0123]预测数据生成部133针对效果排名决定了的节点的附近节点，判断全部效果排名[0124]预测数据生成部133针对计算了各效果排名的概率的附近节点，基于各效果排名[0125]预测数据生成部133判断预测图表450内的全部地区的效果排名是否决定(S506果排名决定的地区向效果排名未决定的地区照每个效果排名来进行图14所示的步骤S501～S503。即，预测装置1根据多个相似度图表计算效果排名的概率。预测装置1将每个地区中概率最高的效果排名决定为地区的效果排[0130]图19表示预测装置1的推荐时的控制部13的功能性结构和存储部14中保存的数[0132]商圈设定部135从输入部11或者通信部12获取表示要预测措施效果的对象的店铺[0133]购买数据补充部136基于现有店铺的销售额以及顾客单价来计算新店铺的销售额[0134]措施推荐部138决定基于预测数据145来向店铺推荐的措施。措施推荐部138将表示所决定的措施的措施推荐信息经由通信部12[0137]在图20中，商圈设定部135若从输入部11或者通信部12获取表示预测措施效果的基于从预测对象的店铺获取的ID-POS数据141以及顾客数据142，确定来店者的居住地区，[0138]商圈设定部135判断设定的商圈内的地区中是否包含新地区(S602)。新地区是预[0140]预测数据更新部137使用补充的购买数据144，重新构建各措施的预测图表450(S605)。预测数据更新部137基于重新构建的预测图表450，更新存储部14内的预测数据[0142]措施推荐部138决定根据预测的效果排名而推荐的措施(S607)。例如，如图23所向未实施措施的店铺的商圈内的地区传播措施的效果排名。预测装置1基于传播的措施的更新判定部134判断全部地区的效果排名的平均在过去和当前是否不同。若全部地区的效[0150]本实施方式的预测装置1具备：对表示完成实施措施的店铺中的措施效果的购买含与第1对象的店铺建立关联的至少一个地区的节点和与第2对象的店铺建立关联的至少13基于购买数据144，决定完成实施地区的节点中的措施效果的程度，在预测图表450A~[0153]控制部13基于第2节点的措施效果的程度，决定是否向第2对象的店铺推荐措[0155]控制部13针对多个措施分别生成预测图表450并传播措施效果的程度，基于措施过一个装置来实现。也可以其他预测装置进行上述实施方式中说明的预测装置1的功能的一者，判断是否需要预测数据145的更新。更新判定部134也可以基于新生成的购买数据[0163]在上述实施方式中，说明了生成对每个地区的措施效果进行预测的预测图表450[0176](3)在(1)或者(2)的预测装置中，控制部也可以基于多个特性之中的至少一个特成由多个节点和基于各特性的相似度而将节点间结合的多个链接构成的第2图表，按每个[0181](6)在(4)的预测装置中，也可以在第2对象与包含两个以上的节点的组相关的情[0191](13)在(1)至(4)的任意一个预测装置中，也可以第1对象以及第2对象是物流据[0192](14)本公开的预测方法基于表示完成实施措施的第1对象中的措施效果的措施实含与第1对象建立关联的至少一个第1节点和与第2对象建立关联的至少一个第2节点