[发明专利]基于机器学习来执行差异化定价的方法及系统有效
| 申请号： | 201610556473.9 | 申请日： | 2016-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN106127531A | 公开（公告）日： | 2016-11-16 |
| 发明（设计）人： | 黄晶;胡楠;胡单 | 申请（专利权）人： | 北京物思创想科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 北京展翼知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11452 | 代理人： | 屠长存 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 提供了一种基于机器学习来执行差异化定价的方法及系统，所述方法包括：(A)、获取关于待定价项和/或待定价项的支付者的信息；(B)、基于获取的信息来产生基于机器学习的差异化定价模型的预测样本所包括的属性特征，并通过将产生的属性特征分别与待定价项的至少一个候选价格之中的每一个候选价格进行组合以产生差异化定价模型的至少一条预测样本；(C)、通过使用差异化定价模型来基于所述至少一条预测样本分别预估在预定时间段接受各个候选价格的价格接受概率；(D)、基于预估出的价格接受概率来确定待定价项的价格。基于所述差异化定价方法及系统，能够克服现有的差异化定价方式欠缺有效性的缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 执行 异化 定价 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于机器学习来执行差异化定价的方法，包括：(A)、获取关于待定价项和/或待定价项的支付者的信息；(B)、基于获取的信息来产生基于机器学习的差异化定价模型的预测样本所包括的属性特征，并通过将产生的属性特征分别与待定价项的至少一个候选价格之中的每一个候选价格进行组合以产生差异化定价模型的至少一条预测样本；(C)、通过使用差异化定价模型来基于所述至少一条预测样本分别预估在预定时间段接受各个候选价格的价格接受概率；(D)、基于预估出的价格接受概率来确定待定价项的价格。
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