[發明專利]基于眾籌平臺的多產品供應數量優化方法

在審

• 申請號: 201710271042.2
• 申請日: 2017-04-24
• 公開（公告）號: CN107085800A
• 公開（公告）日: 2017-08-22
• 發明（設計）人: 劉淇;陳恩紅;王桂鳳;趙洪科;徐童
• 申請（專利權）人: 中國科學技術大學
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02
• 代理公司: 北京凱特來知識產權代理有限公司11260
• 代理人: 鄭立明,鄭哲

1.一種基于眾籌平臺的多產品供應數量優化方法，其特征在于，包括：

通過對眾籌網站已發布的項目與未發布的新項目進行數據爬取，對已發布的項目與未發布的新項目均進行特征提取，獲得每一個項目下每一產品的特征；

構建數據集，將已發布的項目作為訓練集，再按照價格區間將訓練集劃分成不同任務，利用任務劃分后的訓練集來構建預測模型；

建立每一項目的收益與風險函數，將所有項目收益與風險函數與預測模型相結合，將最大化整體的收益并最小化風險作為優化目標，并采用投資數量與供應數量交替優化算法，獲得預測產品投資數量的參數W；

對于一個未發布的新項目k，利用提取的其下每一產品的特征以及獲得的參數W構造新項目k的預期收益，通過在滿足約束條件的情況下最大化收益，得到每一新項目優化后的每一產品的供應數量。

2.根據權利要求1所述的一種基于眾籌平臺的多產品供應數量優化方法，其特征在于，通過對眾籌網站已發布的項目與未發布的新項目進行數據爬取，對已發布的項目與未發布的新項目均進行特征提取，獲得每一個項目下每一產品的特征包括：

對于已發布的項目與未發布的新項目都需要進行特征提取，從爬取到的任一項目的數據中提取兩類特征，一類為項目信息特征，另一類為項目下的每一產品信息特征；

其中，項目信息特征包括：文本特征與數值特征，其中，文本特征包括：項目的介紹與標題；數值特征包括：項目的屬性、社交信息與交互記錄；

產品信息特征：文本特征與數值特征，其中，文本特征為產品描述；數值特征包括：產品的屬性與產品的歸納屬性；

建立每一項目與其下產品之間的聯系，將相應的項目信息特征與產品信息特征進行組合，得到每一產品的特征。

3.根據權利要求1所述的一種基于眾籌平臺的多產品供應數量優化方法，其特征在于，所述構建數據集，將已發布的項目作為訓練集，再按照價格區間將訓練集劃分成不同任務，利用任務劃分后的訓練集來構建預測模型包括：

首先，構建數據集；將已發布的項目下的所有產品作為訓練集，將訓練集中每個產品的實際投資數量作為標簽；

其次，進行任務劃分；根據數據集中對所有產品的價格的統計分析，確定L組價格區間，根據產品價格所屬的價格區間對訓練集進行任務的劃分；對于訓練集而言第t個任務里所有產品的特征用矩陣表示X_t，對應的實際投資數量為向量C_t；

構建預測模型，利用任務劃分后的訓練集來構建預測模型，預測模型學習得到的參數為W＝(W₁,W₂,...,W_L)，對于第t個任務，需要學習的參數為向量W_t，其表示第t個任務對應的每個產品的特征的權重，則X_tW_t^T為第t個任務預測的投資數量；采用多任務學習中的trace-norm的MTL方法，優化目標是最小化X_tW_t^T與實際投資量C_t之間的誤差，即：

上式中的σ_t為W的第t個奇異值。