[發明專利]計算機實現的基于數據分析輔助制定價格的方法及設備

在審

• 申請號: 201710411438.2
• 申請日: 2017-06-02
• 公開（公告）號: CN107292661A
• 公開（公告）日: 2017-10-24
• 發明（設計）人: 陳鵬;朱靜波;黃旭;盛豐
• 申請（專利權）人: 網易無尾熊（杭州）科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明的實施方式涉及計算機領域，更具體地，本發明的實施方式涉及計算機實現的基于數據分析輔助制定價格的方法、裝置、計算設備以及介質。

背景技術

本部分旨在為權利要求書中陳述的本發明的實施方式提供背景或者上下文。此處的描述不因為包括在本部分中就承認是現有技術。

為銷售標的制定價格，以滿足銷售方對該銷售標的的銷售預期，對于銷售方而言是一個非常重要的問題。

目前，銷售方往往會采用人工制定價格方式或者利用網絡爬蟲技術跟隨競爭對手為銷售標的或類銷售標的制定的價格的方式來為其銷售標的制定價格。

發明內容

但是，人工制定價格由于其過多的依賴于人的經驗等主觀因素而往往會存在不確定性較強以及價格調整不及時等問題，從而不僅會導致定價的人工成本較高，還可能會存在人工制定的價格不能滿足銷售預期的風險較大的現象；而隨著反爬蟲技術的提高，基于網絡爬蟲技術的跟隨定價方式往往無法實現真正意義上的跟隨定價，更有甚者，還會使利用跟隨定價為銷售標的制定的價格由于明顯異常而存在較大的風險。

因此在現有技術中，制定價格的方式還無法及時的為銷售標的制定出較為合理的價格，這是非常令人煩惱的技術問題。

為此，非常需要一種改進的計算機實現的基于數據分析輔助制定價格的技術方案，在一定程度上避免人工定價存在的不確定性較強以及價格調整及時性較差等問題的同時，還能夠避免由于反爬蟲技術而產生的無法實現真正意義上的跟隨定價等問題，從而有利于及時且低成本的為銷售標的制定出較為合理的價格。

在本上下文中，本發明實施方式期望提供一種計算機實現的基于數據分析輔助制定價格的方法、介質、裝置以及計算設備。

在本發明實施方式的第一方面中，提供了一種計算機實現的基于數據分析輔助制定價格的方法，包括：將銷售標的的各預期價格分別提供給預設的價格銷量模型，其中，所述價格銷量模型是基于影響銷量特征信息建立，并利用所述銷售標的的歷史影響銷量特征信息訓練而成的；根據所述價格銷量模型的輸出確定各預期價格各自對應的預期銷量，且一個預期價格和與其對應的預期銷量形成一個預期價格銷量配對；根據各預期價格銷量配對以及實際銷量需求確定所述銷售標的的價格。

在本發明的一個實施例中，所述影響銷量特征信息包括：銷售價格、瀏覽數量、評論數量以及是否存在促銷中的至少一個。

在本發明的另一個實施例中，所述銷售價格包括：一天的銷售均價；所述瀏覽數量包括：該天的瀏覽數量；所述評論數量包括：截止到該天的歷史評論數量；所述是否存在促銷包括：該天是否存在促銷。

在本發明的再一個實施例中，所述價格銷量模型包括：針對銷售價格歸一化后的量值設置的第一權重值、針對瀏覽數量歸一化后的量值設置的第二權重值、針對評論數量歸一化后的量值設置的第三權重值以及針對是否存在促銷設置的第四權重值中的至少一個；且所述價格銷量模型還包括：一個常數。

在本發明的再一個實施例中，所述銷售價格歸一化后的量值包括：利用截止到當天的歷史最低價和歷史最高價對當天的銷售價格進行歸一化處理所獲得的量值；所述瀏覽數量歸一化后的量值包括：以e為底的當天的瀏覽數量的對數；所述評論數量歸一化后的量值包括：以e為底的截止到當天的評論數量的對數。

在本發明的再一個實施例中，所述價格銷量模型包括：

或者

其中，In(*)表示以e為底的*的對數，sales表示預期銷量，price表示預期價格，minHisprice表示歷史最低價，maxHisprise表示歷史最高價，pv表示瀏覽數量，comment表示評論數量，promotion表示是否存在促銷，intercept表示常數，w₁表示第一權重值且w₁小于零，w₂表示第二權重值，w₃表示第三權重值，w₄表示第四權重值。

在本發明的再一個實施例中，所述方法還包括：形成用于訓練和驗證所述價格銷量模型的多條樣本數據的步驟，且形成的樣本數據的數量不小于預定數量，所有樣本數據各自對應的當天的銷售均價存在變化，且所有樣本數據各自對應的當天的銷量不均低于預定銷量。