本申请提供的商品价格调控方法、装置、存储介质及计算机设备，首先可以确定待调控价格的目标商品，并获取该目标商品对应的参考商品集合，以及参考商品集合中每一参考商品的商品数据，在获取到每一参考商品的商品数据后，可以利用大数据技术和数据过滤模型对所有商品数据进行筛选和过滤，剔除不合格的商品数据，从而得到目标商品对应的映射数据集合，提升用户在根据映射数据集合对目标商品的价格调控时的准确性，接着可以将映射数据集合返回给用户，以便得到用户的复核结果，并根据复核结果对目标商品的价格进行调控。本申请利用大数据和人工智能技术对参考商品原始数据进行处理，进一步提高目标商品的商品价格调控效率和准确性。确性。确性。
【技术实现步骤摘要】
商品价格调控方法、装置、存储介质及计算机设备
[0001]本申请涉及数据处理
，尤其涉及一种商品价格调控方法、装置、存储介质及计算机设备。
技术介绍
[0002]随着互联网技术的发展和人们生活水平的提高，网上购物叶越来越流行，电子商务已经成为当代互联网产业中不可缺少的一部分，而电子商城中展示的商品信息以及价格，影响着购买者的购买欲望，对于不同商城中相同的商品，购买者往往会主动选择价格偏低的商品，而运营商在对商品价格定价过低，则会导致运营商利润过低。
[0003]目前，商品价格经常受时代热点、原材料供应等因素影响而上下波动，运营商在对商品价格进行调整时，需要对比不同运营商的定价，根据个人经验对商品价格进行调整，而人工处理的方式容易因人为因素等干扰降低商品价格的调控效率和准确性。
技术实现思路
[0004]本申请的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一，特别是现有技术中根据个人经验对商品价格进行调整，而人工处理的方式容易因人为因素等干扰降低商品价格的调控效率和准确性的技术缺陷。
[0005]本申请提供了一种商品价格调控方法，所述方法包括：
[0006]确定待调控价格的目标商品；
[0007]获取与所述目标商品对应的参考商品集合以及所述参考商品集合中每一参考商品的商品数据；
[0008]利用预设的筛选规则对所述参考商品集合中的参考商品以及每一参考商品的商品数据进行筛选，得到所述目标商品对应的映射数据集合，并将所述映射数据集合发送给用户；
[0009]接收用户对所述映射数据集合的复核结果，并依据所述复核结果对所述目标商品的商品价格进行调控。
[0010]可选地，所述获取与所述目标商品对应的参考商品集合，包括：
[0011]确定所述目标商品的商品名称，并对所述商品名称进行分词，得到至少一个关键词；
[0012]基于所述关键词，从外网中获取多个与所述目标商品对应的参考商品，形成参考商品集合。
[0013]可选地，所述获取所述参考商品集合中每一参考商品的商品数据，包括：
[0014]针对所述参考商品集合中每一参考商品，确定该参考商品的商品网页，以及待获取的商品数据对应的多个数据类别；
[0015]从所述商品网页中获取每一数据类别对应的商品信息，得到该参考商品对应的商品数据。
[0016]可选地，所述利用预设的筛选规则对所述参考商品集合中的参考商品以及每一参考商品的商品数据进行筛选，得到目标商品对应的映射数据集合，包括：
[0017]若所述参考商品集合的各个参考商品的商品数据中存在至少一个数据类别为空，则将至少一个数据类别为空的参考商品从所述参考商品集合中剔除，并将剔除后的参考商品集合中各个参考商品的商品数据组成初始数据集合；
[0018]利用数据过滤模型对所述初始数据集合中每一商品数据进行过滤，得到目标商品对应的映射数据集合；
[0019]其中，所述数据过滤模型为，以历史周期中多个参考商品的商品数据为训练样本，以用户复核通过的每一参考商品对应的映射数据集合为样本标签训练得到的。
[0020]可选地，所述利用数据过滤模型对所述初始数据集合中每一商品数据进行过滤，得到所述目标商品对应的映射数据集合，包括：
[0021]提取所述初始数据集合中每一商品数据对应的特征数据；
[0022]将各组商品数据对应的特征数据输入到数据过滤模型中，利用所述数据过滤模型对所述初始数据集合中各组商品数据进行过滤，并将所述初始数据集合中过滤后的商品数据组成映射数据集合。
[0023]可选地，所述依据所述复核结果对所述目标商品的商品价格进行调控，包括：
[0024]若所述复核结果为复核通过，则将所述映射数据集合在数据库中进行更新，并基于所述映射数据集合对所述目标商品的商品价格进行调控。
[0025]可选地，所述依据所述复核结果对所述目标商品的商品价格进行调控，还包括：
[0026]若所述复核结果为复核不通过，则不对所述目标商品的商品价格进行调控。
[0027]本申请还提供一种商品价格调控装置，包括：
[0028]商品确定模块，用于确定待调控价格的目标商品；
[0029]数据获取模块，用于获取与所述目标商品对应的参考商品集合以及所述参考商品集合中每一参考商品的商品数据；
[0030]数据筛选模块，用于利用预设的筛选规则对所述参考商品集合中的参考商品以及每一参考商品的商品数据进行筛选，得到所述目标商品对应的映射数据集合，并将所述映射数据集合发送给用户；
[0031]价格调控模块，用于接收用户对所述映射数据集合的复核结果，并依据所述复核结果对所述目标商品的商品价格进行调控。
[0032]本申请还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如上述实施例中任一项所述商品价格调控方法的步骤。
[0033]本申请还提供了一种计算机设备，包括：一个或多个处理器，以及存储器；
[0034]所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述一个或多个处理器执行时，执行如上述实施例中任一项所述商品价格调控方法的步骤。
[0035]从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：
[0036]本申请提供的商品价格调控方法、装置、存储介质及计算机设备，首先可以确定需要待调控价格的目标商品，并获取该目标商品对应的参考商品集合，以及参考商品集合中每一参考商品的商品数据，从数据源直接获取参考商品原始数据的方式，可以让获取到的
数据更全面且结构化，在获取到参考商品集合中每一参考商品的商品数据后，可以利用大数据技术和数据过滤模型对所有商品数据进行筛选和过滤，剔除不符合参考条件的商品数据，从而得到目标商品对应的映射数据集合，提升用户在根据映射数据集合对目标商品的商品价格进行调控时的准确性，接着可以将映射数据集合返回给用户，以便得到用户的复核结果，并根据复核结果对目标商品的商品价格进行调控，这里通过人工对数据进行复核的方式，进一步提高参考数据的可靠性。本申请利用大数据和人工智能技术对参考商品原始数据进行处理，以提高目标商品的商品价格调控效率和准确性。
附图说明
[0037]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
[0038]图1为本申请实施例提供的一种商品价格调控方法的流程示意图；
[0039]图2为本申请实施例提供的一种商品价格调控装置的结构示意图；
[0040]图3为本申请实施例提供的一种计算机设备的内部结构示意图。
具体实施方式
[0041]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种商品价格调控方法，其特征在于，所述方法包括：确定待调控价格的目标商品；获取与所述目标商品对应的参考商品集合以及所述参考商品集合中每一参考商品的商品数据；利用预设的筛选规则对所述参考商品集合中的参考商品以及每一参考商品的商品数据进行筛选，得到所述目标商品对应的映射数据集合，并将所述映射数据集合发送给用户；接收用户对所述映射数据集合的复核结果，并依据所述复核结果对所述目标商品的商品价格进行调控。2.根据权利要求1所述的商品价格调控方法，其特征在于，所述获取与所述目标商品对应的参考商品集合，包括：确定所述目标商品的商品名称，并对所述商品名称进行分词，得到至少一个关键词；基于所述关键词，从外网中获取多个与所述目标商品对应的参考商品，形成参考商品集合。3.根据权利要求1所述的商品价格调控方法，其特征在于，所述获取所述参考商品集合中每一参考商品的商品数据，包括：针对所述参考商品集合中每一参考商品，确定该参考商品的商品网页，以及待获取的商品数据对应的多个数据类别；从所述商品网页中获取每一数据类别对应的商品信息，得到该参考商品对应的商品数据。4.根据权利要求1所述的商品价格调控方法，其特征在于，所述利用预设的筛选规则对所述参考商品集合中的参考商品以及每一参考商品的商品数据进行筛选，得到目标商品对应的映射数据集合，包括：若所述参考商品集合的各个参考商品的商品数据中存在至少一个数据类别为空，则将至少一个数据类别为空的参考商品从所述参考商品集合中剔除，并将剔除后的参考商品集合中各个参考商品的商品数据组成初始数据集合；利用数据过滤模型对所述初始数据集合中每一商品数据进行过滤，得到目标商品对应的映射数据集合；其中，所述数据过滤模型为，以历史周期中多个参考商品的商品数据为训练样本，以用户复核通过的每一参考商品对应的映射数据集合为样本标签训练得到的。5.根据权利要求4所述的商品价格调控方法，其特征在于，所述利用数...
【专利技术属性】
技术研发人员：雷达伟，蔡恒旋，丘春林，张喜芳，
申请(专利权)人：唯品会广州软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
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