[发明专利]基于智能预测的商品在线交易系统及方法

说明书

本发明涉及一种基于智能预测的商品在线交易方法和系统，属于互联网技术领域。其基于历史数据生成商品价格变化趋势；进而可预测商品未来价格；并根据预测的价格进行商品在线交易。从而能够有效利用庞大的相关历史数据，进行合理的分析计算，形成更为准确客观的价格预测，有利于交易双方达成交易协议。且本发明的基于智能预测的商品在线交易方法和系统，其实现成本有限，应用范围也十分广泛。

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，特别涉及商品在线交易技术领域，具体是指一种基于智能预测的商品在线交易系统及方法。

背景技术

在大宗商品或者工业商品交易领域，与消费品的现货交易不同，交易往往约定时间较长的交付期限，短则几天，长则数月，甚至一年以上。在这期间商品价格往往会产生波动，巨幅的商品波动会对交易企业的生产经营产生极大的影响。因此，销售方和采购方都需要对价格作出预判，以便于交易双方达成合理的价格。

传统中，大量的价格预判是依靠经验进行的。虽然能够考虑到部分价格因素，但受限于可参考的数据量，以及有限的分析计算能力，通常这类价格预判的准确度较低，参考价值有限。

所以如何提供一种基于庞大的相关历史数据，进行合理的分析计算，形成更为准确客观的价格预测的方法成为本领域亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的是克服了上述现有技术中的缺点，提供一种利用交易历史数据形成价格变化趋势，并实现价格预测的基于智能预测的商品在线交易系统及方法。

为了实现上述的目的，本发明的基于智能预测的商品在线交易方法包括以下步骤：

(1)基于历史数据生成商品价格变化趋势；

(2)根据所述的商品价格变化趋势预测商品未来价格；

(3)根据预测的价格进行商品在线交易。

该基于智能预测的商品在线交易方法中，所述的步骤(1)具体包括：

(11)对所述历史数据进行数据分类整理，匹配到标准分类中的商品和该商品对应的物料集；

(12)根据所述的历史数据形成商品价格变化趋势和物料价格变化趋势；

(13)基于外部信息分析价格相关性。

该基于智能预测的商品在线交易方法中，所述的步骤(11)具体包括：

(11-1)对所述历史数据中的交易信息进行识别，获得交易的名称信息；

(11-2)根据所述的名称信息与所述的标准分类进行对比，匹配到标准分类中的商品；

(11-3)基于名称信息与商品之间的对应关系进行自学习；

(11-4)产生与各商品对应的物料集。

该基于智能预测的商品在线交易方法中，所述的步骤(11-2)具体包括以下步骤：

(11-2a)将所述的名称信息进行分词，产生若干个单词；

(11-2b)在所述的若干个单词中确定与商品名称含义关联的至少一个关键词；

(11-2c)建立所述的关键词与所述标准分类中至少一个商品的对应关系；

(11-2d)根据所述的对应关系将所述的名称信息所对应的交易信息匹配到标准分类中的商品。

该基于智能预测的商品在线交易方法中，在所述的标准分类中的同类商品包括多个档次，每个所述档次的商品均包括其对应的物料集。

该基于智能预测的商品在线交易方法中，所述的价格相关性包括商品价格与物料价格之间的相关性以及所述的物料价格与人工价格、物流价格和政策因素的相关性。