CN103729783A - 二手物品电子商务交易平台中的价格挖掘和审核系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种二手物品电子商务交易平台中的价格挖掘和审核系统和方法。所述系统包括参考价格计算系统，价格数据库和审核系统，其中，所述参考价格计算系统基于数据挖掘手段为交易平台上的商品提供参考价格，包括数据抽取模块、价格挖掘模块以及配置模块；所述价格数据库是存储在线交易商品的价格信息数据的数据库，包括信息日志数据库和线上价格库；所述审核系统对商品的参考价格进行审核，包括审核价格库以及审核接口。根据本发明的价格挖掘和审核系统，能够对于不同的商品类别的参考价格，不需重复计算，并且能够灵活修改模型参数，从而提供具有高实时性、易于扩展、效果监控自动化的价格挖掘和审核系统。

Description

二手物品电子商务交易平台中的价格挖掘和审核系统

技术领域

本发明涉及基于互联网的电子商务技术，特别是一种应用于二手物品电子商务交易平台中的价格挖掘和审核系统。

背景技术

随着信息社会的逐步发展，被动广告越来越引起人们的反感，而主动广告却受到人们的广泛青睐。而分类信息网站就是主动广告的最主要的形式之一。分类信息网站具有房屋租赁、二手转让、求职招聘等直接关系到用户切身短期利益的领域。所以当人们满足这类需求时，可以通过比较多个信息，然后在这些信息中筛选出一个能最大程度满足自身需求的信息，最后做出购买决策。然而，在这样的交易环境中，无法避免地存在着某些劣质用户发布虚假交易信息以诈骗使用者的行为。

对于分类信息网站发布的交易信息，特别是二手物品的交易信息，为了打击虚假信息，判断用户发布信息商品价格是否为合理价格已经成为一种常见的手段。现有的技术一般为根据不同的商品类别，通过价格挖掘计算出合理参考价格，经过人工审核后，将结果同步到线上，对虚假信息进行删除的操作。

然而，现有技术具有实时性不高、不易于扩展等缺点。具体说来，有以下几点缺点：根据不同类别计算参考价格，需要重复计算；修改参数不灵活；人工干预与线上数据脱离；线上问题修复慢；效果监控自动化不足；缺少对参考价格自动调整机制，导致对参考价格修改的实时性不高。

因此，需要一种具有较高的实时性和可扩展性的价格挖掘和审核系统。

发明内容

本发明的目的是提供一种价格挖掘和审核系统。

根据本发明的一个方面，提供了一种用于二手物品电子商务交易平台中的价格挖掘和审核系统，所述系统包括参考价格计算系统，价格数据库和审核系统，其中，所述参考价格计算系统基于数据挖掘手段为交易平台上的商品提供参考价格，包括：-数据抽取模块，其从价格数据库抽取信息日志数据，然后将过滤后的商品的信息日志数据送至价格挖掘模块；-价格挖掘模块，其对数据抽取模块抽取的信息日志数据进行计算得出商品的参考价格，并将该商品的参考价格送至价格数据库进行公布；以及，-配置模块，其对数据抽取模块抽取信息日志数据的抽取规则、以及价格挖掘模块的计算商品的参考价格的算法进行配置；所述价格数据库是存储在线交易商品的价格信息数据的数据库，包括；-信息日志数据库，其存储以往的商品的信息日志数据；以及-线上价格库，其存储当前网络上公布的所有商品的商品信息以及由所述价格挖掘模块计算出的商品的所述参考价格；所述审核系统对商品的参考价格进行审核，包括：-审核价格库，其与所述价格数据库中的线上价格库同步；以及-审核接口，通过所述审核接口对所述审核价格库中的商品的所述参考价格进行审核。

优选地，所述系统还包括效果监控系统，所述效果监控系统计算参考价格的效果，包括：-数据收集模块，其从所述信息日志数据库中读取商品的线上数据，所述线上数据为从商品的参考价格在所述线上数据库发布后的该商品的信息日志数据；-效果计算模块，其对所述数据收集模块读取的所述线上数据进行计算，得出能够评估参考价格的数据；以及，-效果反馈模块，其将所述效果计算模块计算出的结果反馈至各个业务线。

优选地，所述配置模块具有配置接口，所述配置接口用于交易平台的管理员进行价格模型的配置操作。

优选地，所述参考价格计算系统还包括价格自动调整模块，其根据来自所述效果监控系统的所述效果反馈模块的反馈信息对所述线上价格库中的参考价格动态地进行价格调整。

优选地，所述价格数据库还包括历史价格库，其定期备份所述线上价格库中的信息数据。

优选地，所述数据抽取模从价格数据库抽取信息日志数据的抽取条件包括信息日志的日期范围、日志信息的数量阈值、日志信息的价格阈值。

优选地，所述计算商品的参考价格的算法包括模型参数、单元参数、商品价格影响因素及其权重。

优选地，所述效果计算模块进行的计算包括：a)计算基于各个粒度的覆盖率统计；b)计算有参考价格的发布量占总的发布量的覆盖率；以及c)计算价格准确度。

优选地，所述效果计算模块进行的计算还包括：计算线上集中价格，计算所述线上集中价格的方法为：先将线上价格从小到大排列，然后按价格分成多个价格区间，并计算每个价格区间中的数据量，对数据量最多的价格区间内的所有价格取均值，所述均值即为所述线上集中价格；计算线上商品价格行情的波动，其表示在所述线上价格库中，价格大于或小于某商品参考价格的数据量与线上所有该商品的数据量的比例的变化。

根据本发明的另一个方面，提供了一种价格挖掘和审核系统进行价格挖掘、过滤、配置和更新的方法，其特征在于，所述价格挖掘和审核系统包括参考价格计算系统、价格数据库、以及审核系统，所述方法包括如下步骤：a)所述配置模块对所述数据抽取模块以及所述价格挖掘模块进行配置；b)所述数据抽取模块抽取信息日志；c)所述价格挖掘模块对来自所述数据抽取模块的信息日志数据进行数据挖掘，得出商品的参考价格，并将其送至所述线上价格库进行公布；d)通过所述审核接口对所述审核价格库中的商品的参考价格进行审核。

附图说明

参考随附的附图，本发明更多的目的、功能和优点将通过本发明实施方式的如下描述得以阐明，其中：

图1示意性示出了本发明的价格挖掘和审核系统的系统框图；

图2示意性示出了本发明的价格挖掘和审核系统的流程图。

具体实施方式

通过参考示范性实施例，本发明的目的和功能以及用于实现这些目的和功能的方法将得以阐明。然而，本发明并不受限于以下所公开的示范性实施例；可以通过不同形式来对其加以实现。说明书的实质仅仅是帮助相关领域技术人员综合理解本发明的具体细节。

在下文中，将参考附图描述本发明的实施例。在附图中，相同的附图标记代表相同或类似的部件，或者相同或类似的步骤。

根据本发明的用于二手物品电子商务交易平台的价格挖掘和审核系统至少包括价格模型配置系统、审核系统、效果监控系统、以及线上价格库。优选地，根据本发明的价格挖掘和审核系统还能够具有历史价格库。

图1示意性示出了本发明的用于二手物品电子商务交易平台的价格挖掘和审核系统的系统框图，如图1所示：

价格挖掘和审核系统100包括参考价格计算系统110、价格数据库120，以及审核系统130。优选地，价格挖掘和审核系统100还包括效果监控系统140。参考价格计算系统110包括数据抽取模块111、价格挖掘模块112以及配置模块113。优选地，参考价格计算系统还包括价格自动调整模块115。价格数据库120包括信息日志数据库121和线上价格库122。优选地，价格数据库还包括历史价格库123。审核系统130包括审核价格库131以及审核接口132。效果监控系统140包括数据收集模块141、效果计算模块142以及效果反馈模块143。

参考价格计算系统110基于数据挖掘手段为交易平台上的商品提供参考价格。其中，商品例如是某品牌某型号的手机，参考价格是一个商品的合理价格，例如某品牌某型号某配置的二手手机的参考价格是3000元。需要强调的是，由价格模型计算的商品的粒度应该是最细的粒度，即具有参考价格的商品应该是最细的粒度的商品，即具体到某一商品下的某一型号和/或某一配置的具体产品的价格。例如粒度最细的iphone手机的某一具体型号和配置的产品iphone5的32g的二手手机具有参考价格，而粒度较大的iphone手机并不具有参考价格。

在参考价格计算系统110中，数据抽取模块111用于从价格数据库120中的信息日志数据库121中按照配置模块113提供的抽取条件抽取信息日志数据。抽取信息日志数据的抽取条件例如包括需要抽取的信息日志的日期范围、日志信息的数量阈值、日志信息的价格阈值等。然后，数据抽取模块111将过滤后的商品的信息日志数据送至价格挖掘模块112以进行参考价格的计算。

价格挖掘模块112用于计算出某商品的参考价格。通过配置模块113对价格挖掘模块112中的价格模型的配置，数据挖掘模块112对数据抽取模块111抽取的信息日志数据进行计算，得出某商品的参考价格，并将该商品的参考价格送至价格数据库120中的线上价格库122进行公布。

其中，价格模型是用于计算商品的参考价格的算法，它可以适用于各个业务线（例如二手手机、二手车、招聘等）。通过配置模块113对价格模型的配置，可以将价格挖掘模块112的价格模型配置为能够计算某最细的粒度的商品的参考价格的具体算法。

例如：某最细粒度商品A的数据有100条，计算商品A的参考价格的步骤如下：先把该100个价格数据按升序排序，根据价格最大值及价格最小值对数据进行划分，例如最小和最大值分别是1和101，把从1到101这个区间10等份，那么每个区间的大小为（101-1）/10=10；然后计算每个区间里边分别有多少条数据落在对应的10个区间中，取总数据条数加起来数量最多的连续的多个区间，例如某连续的3个区间，然后把所有落这3个区间中数据加起来求均值，这个均值就是所求的参考价格。

配置模块113用于对数据抽取模块111的从信息日志数据库121抽取数据的抽取规则、以及数据挖掘模块112的价格模型进行配置。优选地，交易平台的管理员（例如产品经理）也可以通过配置模块113中的配置接口114，进行价格模型的配置操作。配置模块113对抽取规则以及价格模型的具体配置如下：

1、对数据抽取模块111的从信息日志数据库121抽取数据的抽取规则的配置。包括:信息日志数据所属的商品种类、需要抽取的信息日志的日期范围、日志信息的数量阈值、日志信息的价格阈值等。

其中，日志信息的数量阈值是足以用于计算参考价格的最少的日志信息的数量。例如，在为了计算某型号的手机的参考价格而抽取该型号手机的日志信息的情况下，若在配置模块113中配置的日志信息的数量阈值是100条，那么，当符合条件的日志信息的数量大于数量阈值100时，则抽取全部符合条件的日志信息；当符合条件的日志信息的数量小于数量阈值100时，则为了保证参考价格的准确性，不对该型号手机的参考价格进行价格挖掘，数据抽取模块111不将该数量不足的日志信息向价格挖掘模块112输出。

日志信息的价格阈值表示被抽取的信息日志的价格阈值。为了保证计算出的参考价格的准确性，利用价格阈值，将具有不合理价格的日志信息数据过滤掉。例如，在为了计算某型号的二手手机的参考价格而抽取该型号的二手手机的日志信息的情况下，可以在配置模块113中将该型号手机的新品价格（例如6000元）配置为价格阈值的最高值，来过滤价格高于6000的日志数据。

2、对数据挖掘模块112的价格模型的配置。包括：模型参数、单元参数、商品价格影响因素及其权重等。通过配置模块113对价格模型的配置，可以将价格挖掘模块112的价格模型配置为能够计算某最细的粒度的商品的参考价格的具体算法。其中，模型参数决定进行计算参考价格的商品所属的类别，即商品所属业务线的类别。单元参数表示与某个粒度对应的一串数值，例如若对于“品牌”这一粒度的单元参数是2547，则通过2547来确定该品牌。

对于不同类别的商品，在计算商品的参考价格时，具有不同的影响因素，例如房屋面积是计算房产类别的商品参考价格的影响因素，而手机品牌是计算手机类别的商品参考价格的影响因素。而且，影响因素可以分成主要影响因素、次要影响因素和其他影响因素等，并在计算商品的参考价格时不同的影响因素分配不同的权值。例如，对于某手机来说，手机品牌对手机价格的影响非常大，可以作为计算手机参考价格的主要影响因素，其权值例如9%，而手机型号可以作为次要影响因素，其权值例如为3%。

参考价格计算系统110还具有价格自动调整模块115。其能够根据来自效果监控系统140的效果反馈模块143的反馈信息对线上价格库122中的参考价格进行动态地价格调整。由于信息日志数据本身存在的噪声等原因，可能会导致数据挖掘模块112的价格模型计算出的参考价格有偏差。价格自动调整模块115根据效果反馈动态调整线上价格库122中的商品的参考价格的方法如下：

优选地，方法一：根据线上集中价格调整线上价格库122中的参考价格。例如，对于某型号的手机，由数据挖掘模块112计算出的某型号手机的参考价格是3000元，而根据由效果计算模块142计算的线上集中价格，目前的该商品的价格集中在1500附近。则参考价格计算系统110中的价格自动调整模块115会对该商品的现有的参考价格进行调整，例如，直接把1500或者1500和3000的一个加权值作为该商品的参考价格；或者通配置模块重新设置数据抽取规则中的信息日志的价格阈值，可以设1500的1.5倍（2250）为价格阈值，来过滤高于2250的日志信息等。

方法二：根据商品价格行情的波动，调整线上价格库122中的参考价格，例如，根据效果反馈模块143的反馈结果得知，线上的某商品价格比参考价格低的数据比例不断增高（即该产品价格行情普遍下降），则在价格自动调整模块115中，通过设置一定权值，降低该产品的参考价格。

价格数据库120是用于存储在线交易商品的价格信息数据的数据库。具体地，在价格数据库120中，在信息日志数据库121中存放以往的商品的信息日志数据。

线上价格库122包括当前网络上公布的各种商品的商品信息以及由价格挖掘模块112计算出的商品的参考价格。审核系统130能够对在线上价格库122发布的商品的参考价格进行审核及更新。

历史价格库123用于定期备份线上价格库122中的信息数据。

审核系统130是用于对线上价格库122中的商品价格信息进行审核。具体地，在审核系统130中，审核价格库131与价格数据库120中的线上价格库122同步。各业务线的操作人员通过审核接口132对审核价格库131中的商品的参考价格进行审核，若审核通过则不对审核数据库做改动从而允许该商品的参考价格在线上价格库中保留；若审核不通过，可以在审核价格库中对该产品的参考价格进行修改从而在线上价格库中更新生效。在审核不通过且商品价格信息未进行修改的情况下，操作人员也可以赋予相应的权限来删除该商品的参考价格信息。

根据本发明的价格挖掘和审核系统100还包括效果监控系统140用于监控涉及交易平台上的商品的价格过滤、价格发布、价格审核等系统工作的效果，并将该效果转化成反馈信息进行反馈以实现价格挖掘和审核系统100的动态调整和优化的功能。具体地，在效果监控系统140中，数据收集模块141从信息日志数据库121中读取某商品自其参考价格在线上数据库121发布后的该商品的信息日志数据，包括商品信息和有参考价格的商品信息等。

优选地，效果计算模块142对数据收集模块141读取的线上数据进行计算得出能够评估参考价格的数据。计算包括以下3方面：

1、计算基于各个粒度的覆盖率统计。粒度的大小反映了商品分类的大小。例如，某类型（例如手机）的商品的粒度大于某品牌的商品粒度，某品牌商品的粒度大于某型号商品的粒度。例如计算品牌粒度的覆盖率时，若共有4个品牌的手机，系统算出的具有参考价格的手机品牌有3个（另外1个可能因为数据量不足，即信息日志数据量不足数量阈值，而不足以计算参考价格），那么手机品牌的粒度覆盖率为3/4=75%。

2、计算有参考价格的发布量占总的发布量的覆盖率。

3、计算价格准确度。价格准确度例如包括：计算价格绝对准确度以及价格相对准确度。其中，价格绝对准确度=准确数据/数据总量，准确数据指发布价格等于参考价格的数据；价格相对准确度=相对准确数据/数据总量，相对准确数据指发布价格在参考价格上下区间内的数据，例如在参考价格上限+5%至下限-5%的区间内的数据。

优选地，效果计算模块142还进行以下两方面计算，并将计算结果通过效果反馈模块143向参考价格计算系统110的价格自动调整模块115发送。

1、计算线上集中价格。效果计算模块142将线上价格从小到大排列，然后按价格分成n个价格区间，并计算每个价格区间中的数据量，对数据量最多的价格区间内的所有价格取均值，该均值即为线上集中价格；

2、计算线上商品价格行情的波动。即在线上价格库122中，大于或小于某商品参考价格的数据量与线上该商品的所有数据量的比例的变化。

效果反馈模块143将效果计算模块142计算出的结果反馈至各个业务线，从而为各业务线提供参考价格的效果，来作为操作人员通过审核系统130审核参考价格和通过配置模块进行各项配置的参考。

优选地，效果反馈模块143还将参考价格的效果传至参考价格计算系统110中的价格自动调整模块115中，基于参考价格反馈效果的参考价格调整算法来重新计算参考价格，从而实现了对商品的参考价格进行的自动调整。例如，由于某小区某户型的二手房价格不断增长使其价格绝度准确度低于一定阈值，则价格挖掘模块112可以根据目前集中的房价调整该二手房的参考价格。

图2示意性示出了本发明的价格挖掘和审核系统进行价格挖掘、过滤、配置和更新的方法流程图。如图2所示：

步骤110，配置模块113对数据抽取模块111以及价格挖掘模块112进行配置。对数据抽取模块111的配置包括数据抽取模块111从信息日志数据库121抽取信息日志的抽取规则，抽取规则可以包括信息日志数据所属的商品种类、需要抽取的信息日志的日期范围、日志信息的数量阈值、日志信息的价格阈值等，例如配置数据抽取模块111抽取自2013年5月1日至2013年12月1日的某型号手机的价格在2000元至3000元的信息日志数据；对价格挖掘模块112的配置为对价格模型的配置，包括模型参数、商品价格影响因素及其权重等，例如配置价格模型类型为手机类型、并配置主要影响因素、次要影响因素、其他影响因素以及各类影响因素在价格计算中的加权设置。

步骤120，数据抽取模块111抽取信息日志。参考价格计算系统110中的价格过滤系统111从价格数据库120中的信息日志数据库121中按照配置模块113提供的抽取条件抽取信息日志数据，若符合商品种类、日期范围、价格阈值等条件的信息日志数量大于数量阈值，则将符合条件的信息日志向价格挖掘模块112输出；若符合条件的信息日志数量小于数量阈值，则为了保证参考价格的准确性，不对该商品的参考价格进行价格挖掘，数据抽取模块111不将该数量不足的日志信息向价格挖掘模块112输出。

步骤130，价格挖掘模块112对来自数据抽取模块111的信息日志数据进行数据挖掘，得出商品的参考价格，并将其送至线上价格库进行公布。

步骤140，通过审核接口132对审核价格库131中的商品的参考价格进行审核，若审核通过则不对审核数据库做改动从而允许该商品的参考价格在线上价格库中保留；若审核不通过，可以在审核价格库中对该产品的参考价格进行修改从而在线上价格库中更新生效。当审核不通过且商品价格信息也未更改时，也可以删除该商品的参考价格。

优选地，存在步骤150，对价格挖掘和审核进行效果监控。具体地，效果监控系统140中的数据收集模块141读取线上所有的商品信息和有价格参考的商品信息。然后，效果计算模块142对其进行计算得出能够评估参考价格的数据。其次，效果反馈模块143将参考价格的效果反馈至各个业务线，从而为各业务线提供参考价格的效果，来作为操作人员审核参考价格和通过配置模块进行各项配置的参考。

优选地，在效果监控系统中，效果反馈模块143将参考价格的效果传至参考价格计算系统110中的价格自动调整模块115中，基于参考价格反馈效果的参考价格调整算法来重新计算参考价格，从而实现了对商品的参考价格进行的自动调整。

根据本发明的价格挖掘和审核系统，能够对于不同的商品类别的参考价格，不需重复计算，并且能够灵活修改模型参数，从而提供具有高实时性、易于扩展、效果监控自动化的价格挖掘和审核系统。

结合这里披露的本发明的说明和实践，本发明的其他实施例对于本领域技术人员都是易于想到和理解的。说明和实施例仅被认为是示例性的，本发明的真正范围和主旨均由权利要求所限定。

Claims (10)

1.一种用于二手物品电子商务交易平台中的价格挖掘和审核系统，所述系统包括参考价格计算系统，价格数据库和审核系统，其中，

所述参考价格计算系统基于数据挖掘手段为交易平台上的商品提供参考价格，包括：

-数据抽取模块，其从价格数据库抽取信息日志数据，然后将过滤后的商品的信息日志数据送至价格挖掘模块；

-价格挖掘模块，其对数据抽取模块抽取的信息日志数据进行计算得出商品的参考价格，并将该商品的参考价格送至价格数据库进行公布；以及，

-配置模块，其对数据抽取模块抽取信息日志数据的抽取规则、以及价格挖掘模块的计算商品的参考价格的算法进行配置；

所述价格数据库是存储在线交易商品的价格信息数据的数据库，包括；

-信息日志数据库，其存储以往的商品的信息日志数据；以及

-线上价格库，其存储当前网络上公布的所有商品的商品信息以及由所述价格挖掘模块计算出的商品的所述参考价格；所述审核系统对商品的参考价格进行审核，包括：

-审核价格库，其与所述价格数据库中的线上价格库同步；以及

-审核接口，通过所述审核接口对所述审核价格库中的商品的所述参考价格进行审核。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括效果监控系统，所述效果监控系统计算参考价格的效果，包括：

-数据收集模块，其从所述信息日志数据库中读取商品的线上数据，所述线上数据为从商品的参考价格在所述线上数据库发布后的该商品的信息日志数据；

-效果计算模块，其对所述数据收集模块读取的所述线上数据进行计算，得出能够评估参考价格的数据；以及，

-效果反馈模块，其将所述效果计算模块计算出的结果反馈至各个业务线。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述配置模块具有配置接口，所述配置接口用于交易平台的管理员进行价格模型的配置操作。

4.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述参考价格计算系统还包括价格自动调整模块，其根据来自所述效果监控系统的所述效果反馈模块的反馈信息对所述线上价格库中的参考价格动态地进行价格调整。

5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述价格数据库还包括历史价格库，其定期备份所述线上价格库中的信息数据。

6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据抽取模从价格数据库抽取信息日志数据的抽取条件包括信息日志的日期范围、日志信息的数量阈值、日志信息的价格阈值。

7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述计算商品的参考价格的算法包括模型参数、单元参数、商品价格影响因素及其权重。

8.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述效果计算模块进行的计算包括：

a)计算基于各个粒度的覆盖率统计；

b)计算有参考价格的发布量占总的发布量的覆盖率；以及

c)计算价格准确度。

9.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述效果计算模块进行的计算还包括：

计算线上集中价格，计算所述线上集中价格的方法为：先将线上价格从小到大排列，然后按价格分成多个价格区间，并计算每个价格区间中的数据量，对数据量最多的价格区间内的所有价格取均值，所述均值即为所述线上集中价格；

计算线上商品价格行情的波动，其表示在所述线上价格库中，价格大于或小于某商品参考价格的数据量与线上所有该商品的数据量的比例的变化。

10.一种价格挖掘和审核系统进行价格挖掘、过滤、配置和更新的方法，其特征在于，所述价格挖掘和审核系统包括参考价格计算系统、价格数据库、以及审核系统，所述方法包括如下步骤：

a)所述配置模块对所述数据抽取模块以及所述价格挖掘模块进行配置；

b)所述数据抽取模块抽取信息日志；

c)所述价格挖掘模块对来自所述数据抽取模块的信息日志数据进行数据挖掘，得出商品的参考价格，并将其送至所述线上价格库进行公布；

d)通过所述审核接口对所述审核价格库中的商品的参考价格进行审核。

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