CN111340572A - 一种基于大数据的线上商品价格评估系统及评估方法 - Google Patents

一种基于大数据的线上商品价格评估系统及评估方法 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开了一种基于大数据的线上商品价格评估系统及评估方法，特征值输入模块用于从用户输入信息中拆分出评估对象和多个特征关键词；大数据抓取模块用于网络抓取不同商家对同一评估对象的销售信息以及商家自身的整体评价信息；数据挖掘模块用于划分评估对象的商品价格范围，并且分析影响评估对象的商品价格的多个因素维度；数据处理模块用于确定每个因素维度对于线上商品的价值权重、每个因素维度的维度标准值以及每个维度标准值的等级比例；价格评估模块根据信息数据对应的维度标准值来确定评估对象的一次评估价格；价格修正模块用于确定评估对象的二次修正价格；本发明为商家提供一个线上商品的价格评估系统，确定商品的最佳价格。

Description

一种基于大数据的线上商品价格评估系统及评估方法
技术领域
本发明实施例涉及大数据评估技术领域，具体涉及一种基于大数据的线上商品价格评估系统及评估方法。
背景技术
随着大数据、云时代的到来，在网络的促进下，线上交易的规模逐渐扩大，OTO(线上到线下)的应用更是如火如荼，越来越多的商家会将实体店与网络销售平台结合起来，这使得他们的经营规模迅速扩大。而且随着网络技术和大数据处理技术的发展，线上交易的规模在未来一段时间内还将进一步的扩大。
目前针对线上销售平台来说，缺少对应商家确定商品的价格的评估系统，所以商家对价格的设定全靠商家自行在线上网站平台上搜索同一产品的价格分布范围，然后从中选择一个合适的价格，然而线上网站平台上同一产品的价格分布范围广，并且无法自行快速确定价格设定的评估条件，随机选择的一个商品价格缺少营销优势，因此如果商家设定商品价格过高，则导致商品的售卖量低间接造成商家盈利少，而如果设定商品价格过低，则直接导致商家的盈利少。
发明内容
为此，本发明实施例提供一种基于大数据的线上商品价格评估系统及评估方法，以解决现有技术中全靠商家自行在线上网站平台上搜索同一产品的价格分布范围，然后从中选择一个合适的价格，然而线上网站平台上同一产品的价格分布范围广，并且无法自行快速确定价格设定的评估条件的问题。
为了实现上述目的，本发明的实施方式提供如下技术方案：
一种基于大数据的线上商品价格评估系统，包括：
特征值输入模块，用于从用户输入信息中拆分出评估对象和多个特征关键词；
大数据抓取模块，用于网络抓取不同商家对同一评估对象的销售信息，同时抓取商家自身的整体评价信息；
数据挖掘模块，用于划分评估对象的商品价格范围，并且分析影响评估对象的商品价格的多个因素维度；
数据处理模块，用于确定每个因素维度对于线上商品的价值权重分配以及每个因素维度的维度标准值，并且划分每个维度标准值的等级比例；
价格评估模块，从商家自身的销售信息中匹配对应的所述因素维度，并且根据维度标准值来确定评估对象的一次评估价格；
价格修正模块，用于根据评估对象的特征关键词确定每个特征关键词的价格修正范围，确定评估对象的二次修正价格。
作为本发明的一种优选方案，所述特征值输入模块拆分出用户输入信息的评估对象，以及对应评估对象特征关键词的具体步骤为：
获取用户标准或非标准的输入信息，并对输入信息进行初步处理纯净的格式化信息；
对格式化信息进行断句处理，对断句后的格式化信息提取关键词；
对提取后的关键词进行筛选获得目标关键词。
作为本发明的一种优选方案，所述大数据抓取模块获取的数据包括从线上网站平台抓取的不同商家对同一评估对象的销售信息，以及商家自身的其他商品的评价信息，所述销售信息包括评估对象的价格分布、不同价格的评估对象销量以及每个商家接收的对该评估对象的体验评价信息。
作为本发明的一种优选方案，所述大数据抓取模块利用所述特征值输入模块拆分每个商家收到的该评估对象的体验评价信息，确定每条用户评价信息的评价关键字，并且利用评价关键字反向提醒用户在所述特征值输入模块补充对应的特征关键字。
作为本发明的一种优选方案，所述数据挖掘模块划分同一评估对象的价格分布范围、提取不同价格分布范围对应的体验评价信息以及提取不同价格分布范围的销量平均值，来确定影响评估对象的商品价格的多个因素维度，具体实现步骤为：
对所述大数据抓取模块抓取的评估对象按照价格从低到高的顺序排列；
按照等间距分价方式划分不同的价格分布范围，并且对应提取每个价格分布范围的销量以及评价关键字；
纵向对比不同价格分布范围对应的评价关键字的正面评价和负面评价比值，确定影响评估对象价格设定的纵向因素维度；
选定一个价格分布范围内同一价格对应的不同销量，横向对比影响评估对象销量的横向因素维度；
根据所述横向因素维度和所述纵向因素维度创建线上商品价格评估模型。
作为本发明的一种优选方案，所述大数据抓取模块抓取的商家自身的整体评价信息对应横向因素维度，所述整体评价信息包括但不限于商家质量度和商家知名度，提取商家自身售卖的其他商品的正面评价和负面评价，通过正面评价和负面评价的比值计算商家整体的商家质量度，通过商家的关注量计算商家知名度。
作为本发明的一种优选方案，所述数据处理模块用于对纵向因素维度和横向因素维度权重划分，获取每个纵向因素维度和横向因素维度的维度标准值，并且划分每个纵向因素维度和横向因素维度对应维度标准值的等级比例，所述价格评估模块将特征关键词和商家自身的评价信息分别对应分类到不同的纵向因素维度和横向因素维度得到标准化数据，并且标准化数据代入二维评估模型获得评估对象的一次评估价格。
作为本发明的一种优选方案，所述价格修正模块用于选定特征关键词中超出纵向因素维度和横向因素维度的修正关键字，判断修正关键字对评估对象的价格影响方式和价格影响范围，在一次价格的基础上进行二次修正，得到评估对象的二次修正价格。
另外，本发明还提供了一种基于大数据的线上商品价格评估方法，包括以下步骤：
步骤100、输入评估对象名称和特征关键字；
步骤200、根据评估对象名称进行线上大数据搜索，搜索同一评估对象的价格分布以及商家自身的影响因子；
步骤300、分析影响同一评估对象价格分布的横向因素维度和所述纵向因素维度，创建线上商品价格评估的二维评估模型；
步骤400、将特征关键字分类，分别建立一特征关键字和商家自身的影响因子与纵向因素维度、横向因素维度的映射关系，确定每个特征关键词对应的标准化数据，并且标准化数据代入二维评估模型获得评估对象的一次评估价格；
步骤500、确定另一特征关键字对价格的影响方式和影响范围，在一次评估价格的基础上进行二次修正，得到评估对象的二次确定价格。
作为本发明的一种优选方案，在步骤300中，二维评估模型包括纵向因素维度和横向因素维度的权重比例，每个纵向因素维度和横向因素维度的维度标准值以及每个纵向因素维度和横向因素维度对应维度标准值的等级比例，将特征关键词和商家自身的影响因子对应分类到不同的纵向因素维度或横向因素维度得到标准化数据，并且标准化数据代入二维评估模型获得评估对象的一次评估价格。
本发明的实施方式具有如下优点：
本发明通过大数据挖掘分析方式，对商家提供一个线上商品的价格评估系统，确定线上网站平台影响商品价格的因素并对比评估对象的特征，确定待评估的商品的最佳价格且不影响商品的售卖量，另外通过这种方式，商家不断积累自身的质量度和信用度，对商家的整个发展起到收益可持续的效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。
图1为本发明实施方式中的线上商品价格评估系统的结构框图；
图2为本发明实施方式中的线上商品价格评估方法的流程示意图。
图中：
1-特征值输入模块；2-大数据抓取模块；3-数据挖掘模块；4-数据处理模块；5-价格评估模块；6-价格修正模块。
具体实施方式
以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明提供了一种基于大数据的线上商品价格评估系统，本实施方式的主要使用对象为线上销售的卖家，目前针对商家来说，缺少对应商家确定商品的价格的评估系统，所以商家对价格的设定全靠商家自行在线上网站平台上搜索同一产品的价格分布范围，然后从中选择一个合适的价格，然而线上网站平台上同一产品的价格分布范围广，并且无法自行快速确定价格设定的评估条件，随机选择的一个商品价格缺少营销优势，因此如果商家设定商品价格过高，则导致商品的售卖量低间接造成商家盈利少，而如果设定商品价格过低，则直接导致商家的盈利少。
为了解决上述问题，本实施方式通过大数据挖掘分析方式，对商家提供一个线上商品的价格评估系统，确定线上网站平台影响商品价格的因素并对比评估对象的特征，确定待评估的商品的最佳价格且不影响商品的售卖量，另外通过这种方式，商家不断积累自身的质量度和信用度，对商家的整个发展起到收益可持续的效果。
线上商品价格评估系统具体包括特征值输入模块1、大数据抓取模块2、数据挖掘模块3、数据处理模块4、价格评估模块5和价格修正模块6。
其中特征值输入模块1用于从用户输入信息中拆分出评估对象和多个特征关键词。
特征值输入模块1拆分出用户输入信息的评估对象，以及对应评估对象特征关键词的具体步骤为：
获取用户标准或非标准的输入信息，并对输入信息进行初步处理纯净的格式化信息；
对格式化信息进行断句处理，对断句后的格式化信息提取关键词；
对提取后的关键词进行筛选获得目标关键词。
大数据抓取模块2用于网络抓取不同商家对同一评估对象的销售信息，同时抓取商家自身的整体评价信息。
大数据抓取模块2获取的数据包括从线上网站平台抓取的不同商家对同一评估对象的销售信息，以及商家自身的其他商品的评价信息，所述销售信息包括评估对象的价格分布、不同价格的评估对象销量以及每个商家接收的对该评估对象的体验评价信息。
本实施方式利用大数据筛选的方式，从线上网站平台搜索出不同商家针对同一评估对象的销售信息，例如现在商家上新一个外套，则根据该外套的类型在全网站平台进行搜索，则会搜索出海量的同款信息，然后利用大数据筛选的方式随机提取多个销售信息进行进一步的挖掘分析。
同时还需要对商家本身的其他商品的销售情况进行分析，因为在线上网站平台，商家自身的经营情况也会影响到商品价格的设定。
另外，所述大数据抓取模块2利用所述特征值输入模块1拆分每个商家收到的该评估对象的体验评价信息，确定每条体验评价信息的评价关键字，并且利用评价关键字反向提醒用户在所述特征值输入模块1补充对应的特征关键字。
简单的说，本实施方式利用特征值输入模块1将大数据抓取模块2从线上网络平台抓取的与评估对象相似的商品信息，先拆分为商品的价格、商品的销量、商品的体验评价信息，然后二次拆分体验评价信息的评价关键字，最后建立评价关键字与特征关键字之间的映射关系，反向促进用户在所述特征值输入模块1补充对应的特征关键字，从而提高本实施方式对于线上网站平台影响商品价格的因素的准确性，另外，也对确定评估对象的价格评估准确性起到积极的效果。
因此作为本发明的创新点之一，本实施方式不仅仅通过检索与评估对象类似的商品销售信息，来确定目前此类型的商品价格分布范围和影响评估对象价格设定的因素，纵向对比评估对象的特征来评估商品价格，同时还将影响价格设定的因素与商家自身的店铺营销情况进行横向对比，确定目前商家自身对应的价格范围，将商家自身的前期营销正向作用评估对象的价格设定，保证商家的价格设定的合理性，提高商家收益，将每个商家的整体价格统一，从而避免价格设定的高低差距大来增加消费者的信任度。
数据挖掘模块3用于划分评估对象的商品价格范围，并且分析影响评估对象的商品价格的多个因素维度。
数据挖掘模块3对大数据抓取模块2获取的信息进行处理，处理过程为：划分同一评估对象的价格分布范围、提取不同价格分布范围对应的体验评价信息以及提取不同价格分布范围的销量平均值，来确定影响评估对象的商品价格的多个因素维度。
总得来说，数据挖掘模块3进行数据处理的具实现步骤为：
对所述大数据抓取模块2抓取的评估对象按照价格从低到高的顺序排列；
按照等间距分价方式划分不同的价格分布范围，并且对应提取每个价格分布范围的销量以及评价关键字；
纵向对比每个价格分布范围对应的评价关键字中的正面评价和负面评价比值，确定影响评估对象价格设定的纵向因素维度；
选定一个价格分布范围内同一价格对应的不同销量，横向对比影响评估对象销量的横向因素维度；
根据所述横向因素维度和所述纵向因素维度创建线上商品价格评估模型。
本实施方式的价格评估系统的工作标准是排除线上平台网站的其他人为操作的影响，评价关键字大多跟商品的质量相关，例如商品使用舒适性、商品材质、商品工作效果、商品的做工以及商品的外观均可作用影响价格和使用体验的影响因素。
对此，本实施方式的评估系统根据商品的质量进行价格评估，一般可以认定为商品的价格与商品的质量呈正比，因此同一评估对象的不同的价格分布范围对应于不同的质量，一般来说同一商品的质量比较低，则其价格设定相对比较低，因此通过纵向对比每个价格分布范围对应的评价关键字中的正面评价和负面评价比值，确定影响评估对象价格设定的纵向因素维度。
而价格相同，质量相似的商品，其销售量有可能有很大的差别，针对于此，本实施方式的线上商品价格评估系统利用横向对比的方式确定影响评估对象销量的横向因素维度，即商家自身的店铺营销情况也会在影响商品的销售情况。
通过上述横向因素维度和纵向因素维度的认定情况，本实施方式提供一个集商品质量和商家店铺营销情况于一体的的线上商品价格评估系统，综合评定评估对象的价格，提高评估对象价格的可信度以及准确度，长期使用后，可对商家店铺的改进和升级起到一定的助益。
而本实施方式利用所述大数据抓取模块2抓取的商家自身的整体评价信息正好对应横向因素维度，所述整体评价信息包括但不限于商家质量度和商家知名度，提取商家自身售卖的其他商品的正面评价和负面评价，通过正面评价和负面评价的比值计算商家整体的商家质量度，通过商家的关注量计算商家知名度。
也就是说，根据评估对象的特征关键词与纵向因素维度的对应关系，初步确定评估对象的价格分布范围，由于价格分布范围具有一定的跨度，因此选地该价格分布范围的多种价格后，确定每种价格分别对应的最高销量量和最低销售量，确定影响商家销量的横向因素维度，因此，根据商家自身的整体评价信息与横向因素维度之间的对应关系，进一步在价格分布范围内选定一个合适的评估价格。
因此作为本发明的创新点之二，本实施方式的线上商品价格评估模型不是单纯的通过提高评估对象的单价降低销量的方式来增加商家收益，而不是单纯的通过降低价格的方式提高销量来增加商家收益，而是通过平衡评估对象的单价与销量之间的关系，使得商家总收益达到一个最大值，即通过判断影响商家确定商品价格的两种维度，可进一步的提高商品价格设定的准确性，并通过相对提高销量的方式来提高商家的收益，同时也提高了该线上销售平台的消费者的消费体验，达到双赢的效果。
数据处理模块4用于确定每个因素维度对于线上商品的价值权重分配以及每个因素维度的维度标准值，并且划分每个维度标准值的等级比例。
所述数据处理模块4用于对纵向因素维度和横向因素维度权重划分，获取每个纵向因素维度和横向因素维度的维度标准值，并且划分每个纵向因素维度和横向因素维度对应维度标准值的等级比例，所述价格评估模块5将特征关键词和商家自身的评价信息分别对应分类到不同的纵向因素维度和横向因素维度得到标准化数据，并且标准化数据代入二维评估模型获得评估对象的一次评估价格。
价格评估模块5用于从商家自身的销售信息中匹配对应的所述因素维度，并且根据维度标准值来确定评估对象的一次评估价格；
价格修正模块6，用于根据评估对象的特征关键词确定每个特征关键词的价格修正范围，确定评估对象的二次修正价格。
所述价格修正模块6用于选定特征关键词中超出纵向因素维度和横向因素维度的修正关键字，判断修正关键字对评估对象的价格影响方式和价格影响范围，在一次价格的基础上进行二次修正，得到评估对象的二次修正价格。
因此作为本发明的创新点之三，本实施方式为了体现对评估对象的特点保护，特将每个评估对象的特殊关键字，即超出纵向因素维度和横向因素维度的修正关键字，对一次评估价格进行二次修正，从而进一步的增加商品价格评估的准确性。
基于上述，本发明还提供了针对线上商品价格评估系统的价格评估方法，如图2所示，包括以下步骤：
步骤100、输入评估对象名称和特征关键字；
步骤200、根据评估对象名称进行线上大数据搜索，搜索同一评估对象的价格分布以及商家自身的影响因子；
步骤300、分析影响同一评估对象价格分布的横向因素维度和所述纵向因素维度，创建线上商品价格评估的二维评估模型；
步骤400、将特征关键字分类，分别建立一特征关键字和商家自身的影响因子与纵向因素维度和横向因素维度的映射关系，确定每个特征关键词对应的标准化数据，并且标准化数据代入二维评估模型获得评估对象的一次评估价格；
步骤500、确定另一特征关键字对价格的影响方式和影响范围，在一次评估价格的基础上进行二次修正，得到评估对象的二次确定价格。
在步骤300中，二维评估模型包括纵向因素维度和横向因素维度的权重比例，每个纵向因素维度和横向因素维度的维度标准值以及每个纵向因素维度和横向因素维度对应维度标准值的等级比例，将特征关键词和商家自身的影响因子对应分类到不同的纵向因素维度或横向因素维度得到标准化数据，并且标准化数据代入二维评估模型获得评估对象的一次评估价格。
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。

Claims (10)

1.一种基于大数据的线上商品价格评估系统，其特征在于，包括：
特征值输入模块(1)，用于从用户输入信息中拆分出评估对象和多个特征关键词；
大数据抓取模块(2)，用于网络抓取不同商家对同一评估对象的销售信息，同时抓取商家自身的整体评价信息；
数据挖掘模块(3)，用于划分评估对象的商品价格范围，并且分析影响评估对象的商品价格的多个因素维度；
数据处理模块(4)，用于确定每个因素维度对于线上商品的价值权重分配以及每个因素维度的维度标准值，并且划分每个维度标准值的等级比例；
价格评估模块(5)，用于从商家自身的销售信息中匹配对应的所述因素维度，并且根据维度标准值来确定评估对象的一次评估价格；
价格修正模块(6)，用于根据评估对象的特征关键词确定每个特征关键词的价格修正范围，确定评估对象的二次修正价格。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的线上商品价格评估系统，其特征在于，所述特征值输入模块(1)拆分出用户输入信息的评估对象，以及对应评估对象特征关键词的具体步骤为：
获取用户标准或非标准的输入信息，并对输入信息进行初步处理纯净的格式化信息；
对格式化信息进行断句处理，对断句后的格式化信息提取关键词；
对提取后的关键词进行筛选获得目标关键词。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的线上商品价格评估系统，其特征在于，所述大数据抓取模块(2)获取的数据包括从线上网站平台抓取的不同商家对同一评估对象的销售信息，以及商家自身的其他商品的评价信息，所述销售信息包括评估对象的价格分布、不同价格的评估对象销量以及每个商家接收的对该评估对象的体验评价信息。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的线上商品价格评估系统，其特征在于，所述大数据抓取模块(2)利用所述特征值输入模块(1)拆分每个商家收到的该评估对象的体验评价信息，确定每条用户评价信息的评价关键字，并且利用评价关键字反向提醒用户在所述特征值输入模块(1)补充对应的特征关键字。
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的线上商品价格评估系统，其特征在于，所述数据挖掘模块(3)划分同一评估对象的价格分布范围、提取不同价格分布范围对应的体验评价信息以及提取不同价格分布范围的销量平均值，来确定影响评估对象的商品价格的多个因素维度，具体实现步骤为：
对所述大数据抓取模块(2)抓取的评估对象按照价格从低到高的顺序排列；
按照等间距分价方式划分不同的价格分布范围，并且对应提取每个价格分布范围的销量以及评价关键字；
纵向对比不同价格分布范围对应的评价关键字的正面评价和负面评价比值，确定影响评估对象价格设定的纵向因素维度；
选定一个价格分布范围内同一价格对应的不同销量，横向对比影响评估对象销量的横向因素维度；
根据所述横向因素维度和所述纵向因素维度创建线上商品价格评估模型。
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的线上商品价格评估系统，其特征在于，所述大数据抓取模块(2)抓取的商家自身的整体评价信息对应横向因素维度，所述整体评价信息包括但不限于商家质量度和商家知名度，提取商家自身售卖的其他商品的正面评价和负面评价，通过正面评价和负面评价的比值计算商家整体的商家质量度，通过商家的关注量计算商家知名度。
7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的线上商品价格评估系统，其特征在于，所述数据处理模块(4)用于对纵向因素维度和横向因素维度权重划分，获取每个纵向因素维度和横向因素维度的维度标准值，并且划分每个纵向因素维度和横向因素维度对应维度标准值的等级比例，所述价格评估模块(5)将特征关键词和商家自身的评价信息分别对应分类到不同的纵向因素维度和横向因素维度得到标准化数据，并且标准化数据代入二维评估模型获得评估对象的一次评估价格。
8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的线上商品价格评估系统，其特征在于，所述价格修正模块(6)用于选定特征关键词中超出纵向因素维度和横向因素维度的修正关键字，判断修正关键字对评估对象的价格影响方式和价格影响范围，在一次价格的基础上进行二次修正，得到评估对象的二次修正价格。
9.一种基于大数据的线上商品价格评估方法，应用于权利要求1-8任一项所述的一种基于大数据的线上商品价格评估系统，其特征在于，包括以下步骤：
步骤100、输入评估对象名称和特征关键字；
步骤200、根据评估对象名称进行线上大数据搜索，搜索同一评估对象的价格分布以及商家自身的影响因子；
步骤300、分析影响同一评估对象价格分布的横向因素维度和所述纵向因素维度，创建线上商品价格评估的二维评估模型；
步骤400、将特征关键字分类，分别建立一特征关键字和商家自身的影响因子与纵向因素维度、横向因素维度的映射关系，确定每个特征关键词对应的标准化数据，并且标准化数据代入二维评估模型获得评估对象的一次评估价格；
步骤500、确定另一特征关键字对价格的影响方式和影响范围，在一次评估价格的基础上进行二次修正，得到评估对象的二次确定价格。
10.根据权利要求9所述的一种基于大数据的线上商品价格评估方法，其特征在于，在步骤300中，二维评估模型包括纵向因素维度和横向因素维度的权重比例，每个纵向因素维度和横向因素维度的维度标准值以及每个纵向因素维度和横向因素维度对应维度标准值的等级比例，将特征关键词和商家自身的影响因子对应分类到不同的纵向因素维度或横向因素维度得到标准化数据，并且标准化数据代入二维评估模型获得评估对象的一次评估价格。
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