[发明专利]一种用于识别商品价格异常风险的方法有效
| 申请号： | 201811450643.0 | 申请日： | 2018-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN110390077B | 公开（公告）日： | 2020-12-11 |
| 发明（设计）人： | 雒方祎;谢赟;尹淑平 | 申请（专利权）人： | 上海德拓信息技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/18 | 分类号： | G06F17/18;G06K9/62;G06Q10/06;G06Q30/00;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 上海湾谷知识产权代理事务所(普通合伙) 31289 | 代理人： | 张恒 |
| 地址： | 200233 上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于识别商品价格异常风险的方法，包括：从各数据平台获取待识别商品种类的各类数据；利用主成因分析法分析待识别商品，得到影响价格最大的要素；计算出待识别商品的申报单价；利用k‑均值算法对申报单价分类，得到各价格区间；将获得影响价格最大的要素作为分析维度，申报单价为分析对象，构建决策树模型；输入待识别商品的属性数据以及待查询价格数据，利用决策树模型分析商品的正常价格属于哪个价格区间，并判断商品价格是否在合理区间内，若不在，则提示该商品存在价格风险。本发明减少人工对行业知识的理解，能快速的对大量商品进行价格风险排查。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 识别 商品价格 异常 风险 方法 | ||
【主权项】：
1.一种用于识别商品价格异常风险的方法，其特征在于，包括：步骤S1，从各数据平台获取待识别商品种类的各类数据；步骤S2，利用主成因分析法分析待识别商品，得到影响价格最大的要素；步骤S3，计算出待识别商品的申报单价；步骤S4，利用k‑均值算法对申报单价分类，得到各价格区间；步骤S5，将获得影响价格最大的要素作为分析维度，申报单价为分析对象，构建决策树模型；步骤S6，输入待识别商品的属性数据以及待查询价格数据，利用决策树模型分析商品的正常价格属于哪个价格区间，并判断商品价格是否在合理区间内，若不在，则提示该商品存在价格风险。
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