[发明专利]基于深度学习的商品定价方法以及系统在审
| 申请号： | 201910883533.1 | 申请日： | 2019-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN112529607A | 公开（公告）日： | 2021-03-19 |
| 发明（设计）人： | 岳冬;陈翀;唐杰;罗晓宇 | 申请（专利权）人： | 珠海格力电器股份有限公司;珠海联云科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02 |
| 代理公司： | 北京聿宏知识产权代理有限公司 11372 | 代理人： | 吴大建;张杰 |
| 地址： | 519000*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的商品定价方法及系统，该方法包括：根据消费者对各商品的消费量受其他消费者的消费量影响关系，得到各商品的基于网络效应的G邻接矩阵；并根据各商品的总消费量以及出货总价，得到各商品的网络效应程度值；将各商品的基于网络效应的G邻接矩阵值作为深度学习模型的输入，对应的各商品的网络效应程度值作为深度学习模型的输出，训练所述深度学习模型；将待预测定价的商品的G邻接矩阵作为训练好的所述深度学习模型的输入，预测得到待预测定价的商品的网络效应程度值；根据预设的最大利润的最优定价表达式以及待预测定价的商品的网络效应程度值，计算得到待预测定价的商品的最优定价。本发明能实现商品最优定价。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 商品 定价 方法 以及 系统 | ||
【主权项】：
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