[发明专利]一种数据集的基于机器学习的动态定价方法在审
| 申请号： | 202011144574.8 | 申请日： | 2020-10-23 |
| 公开（公告）号： | CN112132639A | 公开（公告）日： | 2020-12-25 |
| 发明（设计）人： | 孙毅;李博;贾林鹏;张瀚文;李忠诚;张珺 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280 | 代理人： | 王勇 |
| 地址： | 100190 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种数据集的基于机器学习的动态定价方法，采用LSTM模型作为动态定价模型，包括：A1、获取销售方提供的数据集的历史交易信息以及对所述历史交易信息从多个彼此不同的价值衡量维度提取数据集交易时状态数据的自定义配置参数；A2、根据所述自定义配置参数从历史交易信息中提取状态数据按照动态定价模型的输入需求配置为所需的训练数据，所述训练数据中设定时间区内的定价、状态数据与收益按照对应关系进行配置；A3、用训练数据训练所述动态定价模型学习根据定价和多个彼此不同的价值衡量维度对应的状态数据预测收益的能力以提供建议定价，本发明的动态定价模型能根据数据集的不同的价值衡量维度合理地为销售方提供建议定价。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 数据 基于 机器 学习 动态 定价 方法 | ||
【主权项】：
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