店铺选址是一个很重要的商业问题,一个好的选址策略对于一个企业的开始或者扩展都有着至关重要的作用。选址问题中的核心问题是如何合理而又准确的评估城市中的候选地块,这将会对后续的决策过程带来很大的影响和潜能。同时,在选址之后对店铺的运营过程中,如何实时分析和预测客户的流量信息,也对店铺的实时运营调整,营销活动,商品选购等业务有着很重要的帮助作用。然而,店铺选址和客流量预测都是非常困难的问题,它们受到很多复杂因素的影响,比如一个地块区域内的地理因素特征,路网结构特征,交通便利程度,兴趣点分布特征,人口特征,经济消费能力特征等等。与此同时,不同相距远近的区域也存在着复杂的关系,互相影响,比如功能特征相似的区域往往表现出来相似的商业价值潜能。同时对于客流量预测,每个地块的客流数据实时变化,既跟自己历史时刻的变化趋势有关,也受到其他区域的影响,以及外部的一些天气,温度,节假日等特征因素的影响。正是因为受到这些各种各样复杂因素的影响,传统的选址方案大多需要基于人类专家的经验知识,通过选择一些人为设定的指标特征基于一定的规则来打分,最后选出一些相对合理的区域地址。毫无疑问,这样的选址策略是费时费力的,而且也没有很好的方式来对选址策略的性能进行评价。而客流量往往是基于收集的历史数据做一些分析,尚未有良好的预测预警功能。为此,本文通过对这些复杂影响因素的分析和挖掘,结合人工智能深度学习模型算法,针对城市中的营业厅店铺选址任务提出了一种基于半监督学习的地块价值排序网络模型方案,针对客流量预测模型提出了一种基于多视图图卷积网络模型方案,帮助城市中的一些商业投资者进行更好的店铺选址决策。同时在经营多个店铺时利用收集到的客流量数据实时预测分析各个店铺所在区域的客流量情况,帮助店铺更好的服务更多的人,更高效的管理和调整店铺的业务类型。更具体地,我们首先将城市划分成很多规则或者不规则的区域,然后选址策略和客流量预测任务将基于这些候选的区域,同时,一些区域中会落入一些已经存在的营业厅,这些少量数据将作为我们选址模型的标签数据来辅助引导我们的模型学习。同时,我们收集到城市内的用户人口流量转移数据,根据这些转移数据构建一张人口流动图,然后借助于一些网络嵌入学习的方法,同时网络中的每个区域节点也包含各种各样的特征因素,通过综合考虑这些影响因素建模,我们的模型将会学习出一个排序打分模型,对城市所有的区域进行一个综合潜力值排序,帮助后续营业厅选址决策过程提供指导和建议。对于客流量的预测,我们通过同时考虑每个区域的历史多个时间视图的变化趋势和区域之间的影响关系,同时融合外部多源特征因素,建立高效准确的客流量预测模型,为店铺的实时运营和服务提供更多的价值。