(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210860292.0 (22)申请日 2022.07.20 (71)申请人 中山大学 地址 510275 广东省广州市新港西路13 5号 (72)发明人 袁媛　刘慧雯　 (74)专利代理 机构 广州三环 专利商标代理有限 公司 44202 专利代理师 李妙芬 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06F 16/951(2019.01) G06F 16/9537(2019.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 基于消费大数据的城市相对贫困空间测度 方法和系统 (57)摘要 本发明涉及人工智能技术领域， 公开了基于 消费大数据的城市相对贫困空间测度方法和系 统， 包括： 根据全国人口普查数据构建目标区域 的综合贫困指数； 采集消费类型数据， 计算得到 人均消费水平分布特征指标； 采集POI数据， 计算 得到消费设施分布特征指标； 将所述人均消费水 平分布特征指标和所述消费设施分布特征指标 作为自变量、 将所述综合贫困指数作为参考变 量， 输入训练好的城市贫困评估模型， 计算得到 城市贫困分数； 根据所述城市贫困分数对城市相 对贫困程度进行评估， 得到城市相对贫困评估结 果。 本发明能够有效弥补现有的测算维度的不 足， 实现了城市相对贫困空间的精 准识别和动态 监测， 提高了城市相对贫困空间测度的准确性和 可实施性。 权利要求书3页 说明书8页 附图11页 CN 115239380 A 2022.10.25 CN 115239380 A 1.一种基于消费大 数据的城市相对贫困空间测度方法， 其特 征在于， 包括： 根据全国人口普查数据构建目标区域的综合贫困指数； 采集所述目标区域的消费类型数据， 计算得到所述目标区域的人均消费水平分布特征 指标； 采集所述目标区域的POI数据， 计算得到所述目标区域的消费设施分布特 征指标； 将所述人均消费水平分布特征指标和所述消费设施分布特征指标作为自变量、 将所述 综合贫困指数作为参考变量， 输入训练好的城市贫 困评估模型， 计算得到城市贫 困分数， 所 述城市贫困评估 模型为随机森林 预测模型； 根据所述城市贫困分数对城市相对贫困程度进行评估， 得到所述目标区域的城市相对 贫困评估结果。 2.根据权利要求1所述的基于消费大数据的城市相对贫困空间测度方法， 其特征在于， 所述根据人口普查数据构建综合贫困指数的步骤 包括： 在目标区域的全国人口普查数据中选取收入数据、 就业数据、 教育数据、 住房数据和健 康数据作为综合贫困指数指标； 采用因子分析 方法对所述综合贫困指数指标进行降维处 理， 得到综合贫困指数； 其中， 采用如下公式计算所述综合贫困指数： 式中， Rik是地理单元i在最大主因子k的得分， Rij是地理单元i在其他几个主因子的得 分， p是主因子的个数。 3.根据权利要求2所述的基于消费大数据的城市相对贫困空间测度方法， 其特征在于， 所述收入数据包括产业工人比例、 低端服 务业比例和离 婚丧偶比例； 所述就业数据包括失业人口比例； 所述教育数据包括低教育水平人口比例和离校 无文凭人口比例； 所述住房数据包括每平方米居住人口比例、 无清洁能源比例、 无自来水比例、 无厨房比 例和无热水比例； 所述健康数据包括残疾人比例。 4.根据权利要求1所述的基于消费大数据的城市相对贫困空间测度方法， 其特征在于， 所述采集所述目标区域的消费类型数据， 计算得到所述目标区域的人均消费水平分布特征 指标的步骤 包括： 采集所述目标区域的消费类型数据， 所述消费类型数据包括居住消费、 餐饮消费、 娱乐 消费、 时尚消费和通信消费； 获取房屋租金和相应的房屋面积， 计算得到单位 面积房租点状数据； 获取人均消费价格点状数据， 将所述人均消费价格点状数据按照餐饮、 娱乐和时尚进 行类型划分， 得到人均餐饮消费点状数据、 人均娱乐消费点状数据和人均时尚消费点状数 据； 获取用户手机话费数据， 计算得到手机话费月支出点状数据； 将所述单位面积房租点状数据、 所述人均餐饮消费点状数据、 所述人均娱乐消费点状权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115239380 A 2数据、 所述人均时尚消费点状数据和所述手机话费月支出点状数据作为所述目标区域的人 均消费水平分布特 征指标。 5.根据权利要求1所述的基于消费大数据的城市相对贫困空间测度方法， 其特征在于， 所述采集所述目标区域的POI数据， 计算得到所述 目标区域的消费设施分布特征指标的步 骤包括： 采集所述目标区域的地 图兴趣点POI数据， 并将所述POI数据按照消费类型进行划分， 得到消费类型设施的POI数据， 所述消费类型设施包括餐饮设施、 娱乐设施和时尚设施； 计算所述消费类型设施的P OI密度， 将所述POI密度作 为所述目标 区域的消费设施分布 特征指标。 6.根据权利要求5所述的基于消费大数据的城市相对贫困空间测度方法， 其特征在于， 所述计算所述消费类型设施的POI密度的步骤包括： 采用二次核函数对所述消费类型设施 的POI数据进行核密度分析， 计算得到各个所述消费类型设施的POI核密度。 7.一种基于消费大 数据的城市相对贫困空间测度系统， 其特 征在于， 包括： 贫困指数计算模块， 用于根据全国人口普查数据构建目标区域的综合贫困指数； 消费水平指标计算模块， 用于采集所述目标区域的消费类型数据， 计算得到所述目标 区域的人均消费水平分布特 征指标； 消费设施指标计算模块， 用于采集所述目标区域的POI数据， 计算得到所述目标区域的 消费设施分布特 征指标； 贫困分数计算模块， 用于将所述人均消费水平分布特征指标和所述消费设施分布特征 指标作为自变量、 将所述综合贫 困指数作为参量变量， 输入训练好的城市贫 困评估模型， 计 算得到城市贫困分数， 所述城市贫困评估 模型为随机森林 预测模型； 相对贫困评估模块， 用于根据所述城市贫困分数对城市相对贫困程度进行评估， 得到 所述目标区域的城市相对贫困评估结果。 8.根据权利要求7所述的基于消费大数据的城市相对贫困空间测度系统， 其特征在于， 所述贫困指数计算模块包括： 指标计算模块， 用于在目标区域的全国人口普查数据中选取收入数据、 就业数据、 教育 数据、 住房数据和健康数据作为综合贫困指数指标； 指数计算模块， 用于采用因子分析方法对所述综合贫困指数指标进行降维处理， 得到 综合贫困指数； 其中， 采用如下公式计算所述综合贫困指数： 式中， Rik是地理单元i在最大主因子k的得分， Rij是地理单元i在其他几个主因子的得 分， p是主因子的个数。 9.根据权利要求7所述的基于消费大数据的城市相对贫困空间测度系统， 其特征在于， 所述消费水平指标计算模块包括： 消费类型数据采集模块， 用于采集所述目标区域的消费类型数据， 所述消费类型数据 包括居住消费、 餐饮消费、 娱乐消费、 时尚消费和通信消费； 居住消费数据获取模块， 用于获取房屋租金和相应的房屋面积， 计算得到单位面积房权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115239380 A 3