一种分时定价的实现方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种分时定价的实现方法、装置、电子设备和存储介质。所述方法包括：将分时定价任务信息输入到下单量预测模型，获取所述下单量预测模型输出的与多个定价分别对应的预测下单量；所述分时定价任务信息包括时间、定价区间和商户特征；根据各定价及对应的预测下单量，计算各定价的预期反馈值；根据所述预期反馈值确定与所述时间对应的推荐定价。其有益效果在于，可以根据下单量预测模型得出预测下单量和预期反馈值，从而给用户推荐出满足利益最大化的定价方案，自动化程度较高，具有较高的预测准确率，节约了人力成本和管理成本，有利于优化商户的利益实现，对物流资源和网络资源的有效利用等方面都能够给出重要帮助。

【技术实现步骤摘要】
一种分时定价的实现方法、装置、电子设备和存储介质
本申请涉及智能商务领域，具体涉及一种分时定价的实现方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
用户在O2O(离线商务模式)平台进行酒店的房间预订、度假的门票预订等进行下单时，用户的下单量规律可能会在多种因素的影响下出现阶段性的变化，如下单量会随着所处的不同时间阶段而不同，如在淡旺季、节假日、周末等不同时段用户下单量会出现较为剧烈的波动变化，因此商户在制定和执行相应定价策略时管理者一般采用手动调控价格的方法，但是这种方法不但管理成本较高，而且也难以准确把握其中的规律，在某些行业领域低效和不合理的定价策略甚至会影响到行业发展的平稳健康。现有技术方案下，管理成本和人力成本较高、得出的定价策略也不可靠。
技术实现思路
鉴于上述问题，提出了本申请以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种分时定价的实现方法、装置、电子设备和存储介质。依据本申请的一个方面，提供了一种分时定价的实现方法，包括：将分时定价任务信息输入到下单量预测模型，获取所述下单量预测模型输出的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种分时定价的实现方法，包括：/n将分时定价任务信息输入到下单量预测模型，获取所述下单量预测模型输出的与多个定价分别对应的预测下单量；所述分时定价任务信息包括时间、定价区间和商户特征；/n根据各定价及对应的预测下单量，计算各定价的预期反馈值；/n根据所述预期反馈值确定与所述时间对应的推荐定价。/n

【技术特征摘要】
1.一种分时定价的实现方法，包括：
将分时定价任务信息输入到下单量预测模型，获取所述下单量预测模型输出的与多个定价分别对应的预测下单量；所述分时定价任务信息包括时间、定价区间和商户特征；
根据各定价及对应的预测下单量，计算各定价的预期反馈值；
根据所述预期反馈值确定与所述时间对应的推荐定价。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述下单量预测模型是通过如下方式训练得到的：
根据下单历史数据生成所述下单量预测模型的训练集；所述下单历史数据包括通用特征和行业特征，所述通用特征包括如下的至少一种：时间，定价，评价，地理位置；
根据所述训练集对所述下单量预测模型进行迭代训练，直至预设的损失函数收敛；其中，所述损失函数的值是基于训练数据的真实下单量和预测下单量确定的。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述下单量预测模型包含多层神经网络，各层神经网络分别包含多个神经元；
所述下单量预测模型的多层神经网络的连接权重依据所述损失函数的值进行更新优化。


4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据下单历史数据生成所述下单量预测模型的训练集包括对所述下单历史数据进行如下的任一种处理：
脏数据剔除，空数据补全，数据归一化，特征值量化。


5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述下单量预测模型用于以预...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁益闻，何爽，杨维达，陆建锋，
申请(专利权)人：北京三快在线科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11