[发明专利]商品价格预测方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种商品价格预测方法，其特征在于，包括：

获取待预测商品在当前预测周期内的第一信息和第二信息，所述第一信息表征所述待预测商品对应的非结构化文本信息，所述第二信息表征所述待预测商品对应的结构化文本信息，所述第一信息包括：用户的评论信息，所述第二信息包括：待预测商品的交易信息；

根据所述待预测商品在当前预测周期内的第一信息和第二信息，生成所述待预测商品的特征信息；

将所述待预测商品的特征信息输入预先训练得到的价格波动率预测模型，得到所述待预测商品在下一周期内的价格波动率区间；

根据所述待预测商品的历史价格以及所述待预测商品在下一周期内的价格波动率区间，确定所述待预测商品在下一周期内的价格区间。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待预测商品在当前预测周期内的第一信息和第二信息，生成所述待预测商品的特征信息，包括：

根据所述第一信息、以及待预测商品的商品标题信息，采用预先训练得到的所述待预测商品所属的商品品牌对应的主题词模型，分别生成所述第一信息与各目标主题之间的匹配概率以及所述商品标题信息与各目标主题之间的匹配概率；

根据所述第一信息与各目标主题之间的匹配概率以及所述商品标题信息与各目标主题之间的匹配概率，确定所述待预测商品的第一特征信息，所述第一特征信息用于指示所述待预测商品的热度；

根据所述第二信息，确定所述待预测商品的第二特征信息；

根据所述第一特征信息和所述第二特征信息，生成所述待预测商品的特征信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一信息、以及待预测商品的商品标题信息，采用预先训练得到的所述待预测商品所属的商品品牌对应的主题词模型，分别生成所述第一信息与各目标主题之间的匹配概率以及所述商品标题与各目标主题之间的匹配概率，包括：

分别对所述第一信息中各条评论信息进行异常数据剔除，并对剔除异常数据后的各条评论信息进行分词以及拼接处理，生成处理后的第一信息；

对所述待预测商品的商品标题信息进行分词以及拼接处理，生成处理后的商品标题信息；

将所述处理后的第一信息以及所述处理后的商品标题信息输入所述主题词模型中，分别得到所述处理后的第一信息中各条评论信息与各目标主题之间的匹配概率以及所述处理后的商品标题信息与各目标主题之间的匹配概率。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一信息与各目标主题之间的匹配概率以及所述商品标题信息与各目标主题之间的匹配概率，确定所述待预测商品的第一特征信息，包括：

根据商品标题信息与各目标主题之间的匹配概率，确定所述商品标题信息所属的各主题；

根据各条评论信息与各目标主题之间的匹配概率，确定各条评论信息所属的各主题；

根据所述商品标题信息所属的各主题、以及各条评论信息所属的各主题，确定多个子特征信息；

根据所述多个子特征信息，生成所述待预测商品的第一特征信息。

5.根据权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述根据所述待预测商品的历史价格以及所述待预测商品在下一周期内的价格波动率区间，确定所述待预测商品在下一周期内的价格区间，包括：

根据所述待预测商品在下一周期之前的预设时长周期内的平均交易价格、以及待预测商品在下一周期内的价格波动率区间，分别确定所述待预测商品在下一周期内的价格上限及价格下限。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

采集训练样本数据集，所述训练样本数据集包括：多个样本商品的特征信息，各样本商品的特征信息具有标签信息，所述标签信息表征样本商品的价格波动率区间；

将所述训练样本数据集作为模型的输入数据，训练获取所述价格波动率预测模型。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

采集目标商品品牌下各商品的第一信息以及各商品的商品标题信息；

将各商品的第一信息以及各商品的商品标题信息作为模型的输入数据，训练获取所述目标商品品牌对应的主题词模型。