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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN116151867A(43)申请公布日2023.05.23(21)申请号202310244962.0(22)申请日2023.03.15(71)申请人浙江慢慢买网络有限公司地址310000浙江省杭州市滨江区长河街道滨安路650号1幢十九层1902室(72)发明人华孟刘清清(74)专利代理机构杭州新雏鹰知识产权代理有限公司33474专利代理师张玉平(51)Int.Cl.G06Q30/0202(2023.01)G06Q30/0601(2023.01)G06Q30/0283(2023.01)权利要求书2页说明书8页附图3页(54)发明名称一种基于电商平台价格监测的商品定价推荐方法与系统(57)摘要本发明提供一种基于电商平台价格监测的商品定价推荐方法与系统,属于电商平台技术领域,具体包括:当预设商品在指定电商平台的定价与历史定价的平均值的差值的绝对值不大于第一阈值时,基于预设商品的销量、好评率、评论量构建输入集得到其在指定电商平台的定价可信度,并当定价可信度大于第一可信度阈值时确定参考定价;获取多个指定电商平台的参考定价,并当多个指定电商平台的定价可信度的和大于预设值时,基于同类别商品的退货率、货损率、快递费用以及预设商品的单件进货成本得到预设商品的成本价,结合多个指定电商平台的参考定价进行预设商品的定价的推荐,从而进一步提升了商品定价的准确性以及对不合理定价的识别效率。CN116151867ACN116151867A权利要求书1/2页1.一种基于电商平台价格监测的商品定价推荐方法,其特征在于,具体包括:S11基于预设商品的商品信息确定所述预设商品在指定电商平台的定价,并基于所述定价与所述预设商品在指定电商平台的历史定价的平均值的差值的绝对值确定所述定价是否异常,若是,则输出定价存在异常,若否,则进入步骤S12;S12至少在预设时间以后,再次获取所述预设商品在所述指定电商平台的实时定价,并判断所述实时定价与所述定价的差值的绝对值确定所述定价是否异常,若是,则输出定价存在异常,若否,则进入步骤S13;S13基于所述预设商品在所述指定电商平台的销量、好评率、评论量构建输入集,采用基于机器学习算法的预测模型,得到所述预设商品在指定电商平台的定价可信度,并基于所述定价可信度判断定价是否异常,若是,则输出定价可信度较低,若否,则将所述实时定价作为所述指定电商平台的参考定价;S14实时获取多个指定电商平台的参考定价,并当多个指定电商平台的定价可信度的和大于预设值时,则基于所述预设商品的同类别商品的退货率、货损率、快递费用以及所述预设商品的单件进货成本,得到所述预设商品的成本价,并结合多个指定电商平台的参考定价,进行所述预设商品的定价的推荐。2.如权利要求1所述的一种基于电商平台价格监测的商品定价推荐方法,其特征在于,所述预设商品的商品信息至少包括所述预设商品的生产厂家、商品名称、商品类别。3.如权利要求1所述的一种基于电商平台价格监测的商品定价推荐方法,其特征在于,所述定价可信度的取值范围在0到1之间,其中所述定价可信度越高,则所述定价的可信度就越高。4.如权利要求1所述的一种基于电商平台价格监测的商品定价推荐方法,其特征在于,预设商品在指定电商平台的定价可信度确定的具体步骤为:S21基于所述预设商品在所述指定电商平台的销量,并判断所述预设商品在所述指定电商平台的销量是否大于设定销量,若是,则进入步骤S24,若否,则进入步骤S22;S22判断所述预设商品在所述指定电商平台的上架时间是否超过预设时间,若是,则所述预设商品在指定电商平台的定价可信度为0,若否,则进入步骤S23;S23基于所述预设商品在所述指定电商平台的上架时间内的日均销量确定所述指定电商平台的定价是否异常,若是,则所述预设商品在指定电商平台的定价可信度为0,若否,则进入步骤S24;S24判断所述预设商品在所述指定电商平台的上架时间是否超过预设时间,若是,则基于所述预设商品在所述指定电商平台的销量、好评率、评论量构建输入集,采用基于IGWO‑LSSVM的预测模型,得到所述预设商品在指定电商平台的定价可信度,若否,则基于所述预设商品在所述指定电商平台的销量、好评率、评论量、上架时间构建输入集,采用基于IGWO‑LSSVM的预测模型,得到所述预设商品在指定电商平台的定价可信度。5.如权利要求4所述的一种基于电商平台价格监测的商品定价推荐方法,其特征在于,所述设定销量根据所述预设商品在所有的电商平台的平均销量进行确定,其中所述预设商品在所有的电商平台的平均销量越大,则设定销量越大。6.如权利要求1所述的一种基于电商平台价格监测的商品定价推荐方法,其特征在于,进行预设商品的成本价确定的具体步骤为:2CN116151867A权利要求书