一种基于深度强化学习的跨境电商动态定价方法技术

本发明专利技术涉及电商动态定价技术领域，具体涉及一种基于深度强化学习的跨境电商动态定价方法，包括以下步骤：步骤一：采集相关的跨境电商数据；步骤二：利用自然语言处理技术分析消费者的评论与反馈，提取有关商品属性和定价的情感倾向；步骤三：结合外部数据源预测市场的潜在需求变化；步骤四：对数据进行预处理，并转化为深度神经网络模型可接受的格式；步骤五：使用此数据训练深度神经网络模型；步骤六：利用模拟市场环境，在模型中进行价格策略的

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度强化学习的跨境电商动态定价方法


[0001]本专利技术涉及电商动态定价
，尤其涉及一种基于深度强化学习的跨境电商动态定价方法
。

技术介绍

[0002]随着跨境电商行业的快速发展，定价策略对于商家的利润率和销售额产生了显著影响，传统的定价策略通常基于成本
、
竞争对手的定价
、
或简单的需求预测，然而，这些方法可能不足以捕获复杂的市场动态和消费者行为，
[0003]近年来，机器学习和深度学习技术为定价策略提供了新的思路，这些技术能够学习和理解大量的数据，从中提取有意义的特征，并据此预测市场反应，特别是，反馈数据的实时处理和模型的动态调整成了现代定价策略的关键，
[0004]在实际应用中，实时收集的用户反馈和行为数据
(
如用户评价
、
购买行为
、
点击率等
)
可以被用来调整或优化定价模型，数据预处理，包括数据清洗
、
标准化和特征提取，是此过程中的关键步骤，然后，通过在线学习或批量微调，模型可以被迅速更新以适应新的市场动态，
[0005]但是，仅仅依赖机器学习方法可能不足以应对跨境电商市场的复杂性，强化学习，一种算法允许模型在与环境的交互中学习最佳策略，为定价策略提供了新的视角，结合了强化学习的模型可以使用市场反馈作为奖励或惩罚，使模型更好地理解市场动态，
[0006]尽管上述技术为定价策略提供了新的机会，但在实际应用中仍面临诸多挑战，如如何有效地结合外部数据源
、
如何进行准确的需求预测，以及如何确保策略的持续有效性等，
[0007]综上所述，寻求一种结合深度学习和强化学习的动态定价方法，能够更加灵活
、
准确地反映跨境电商市场的变化，并能实时调整策略以应对这些变化，是跨境电商行业的迫切需求
。

技术实现思路

[0008]基于上述目的，本专利技术提供了一种基于深度强化学习的跨境电商动态定价方法
。
[0009]一种基于深度强化学习的跨境电商动态定价方法，包括以下步骤：
[0010]步骤一：采集相关的跨境电商数据；
[0011]步骤二：利用自然语言处理技术分析消费者的评论与反馈，提取有关商品属性和定价的情感倾向；
[0012]步骤三：结合外部数据源预测市场的潜在需求变化；
[0013]步骤四：对数据进行预处理，并转化为深度神经网络模型可接受的格式；
[0014]步骤五：使用此数据训练深度神经网络模型；
[0015]步骤六：利用模拟市场环境，在模型中进行价格策略的
A/B
测试，验证定价策略的有效性；
[0016]步骤七：将训练好的模型与强化学习算法结合，根据当前市场环境，动态调整商品价格；
[0017]步骤八：实时监测市场反应，将反馈数据重新输入到模型中进行微调，以实现持续优化
。
[0018]进一步的，所述步骤一中的采集相关的跨境电商数据具体包括：
[0019]明确数据需求：首先，定义所需要的数据类型，该数据类型包括商品信息
、
用户行为
、
交易记录
、
评论与评分和库存信息，然后，确定数据的时间范围；
[0020]直接数据接口：与电商平台合作，通过
API
或其他数据接口直接获取数据；
[0021]网页抓取：使用爬虫工具或编写专门的爬虫程序从电商网站抓取所需数据，同时遵循
robots.txt
规定，确保爬取活动合法合规；
[0022]第三方数据供应商：与专业的数据供应商合作，购买所需的数据
。
[0023]进一步的，所述步骤二中的自然语言处理技术具体包括分词技术
、
词性标注技术和情感分析技术；
[0024]分词技术：用于将消费者评论转化为独立的词汇或短语序列；
[0025]词性标注技术：用于为每个独立的词汇或短语打上相应的语法标签，从而识别出与商品属性及定价相关的名词和形容词；
[0026]情感分析技术：用于针对与商品属性和定价相关的词汇，分析其情感倾向；
[0027]通过上述分析的结果，综合评估消费者对于商品属性和定价的整体情感反应，根据该反应调整商品的定价策略
。
[0028]进一步的，所述步骤三中的结合外部数据源预测市场的潜在需求变化的步骤包括：
[0029]首先，确定与市场需求相关的外部数据源，包括但不限于天气数据
、
节假日与季节性事件
、
经济指标
、
社交媒体与新闻流；
[0030]然后，通过特征工程选择关键特征，并进行特征交叉
、
组合或生成新的特征；
[0031]接着，利用深度学习模型，基于历史数据与外部数据源对市场潜在需求进行预测，并根据实时的外部数据进行模型更新；
[0032]最后，将预测的市场潜在需求变化用于调整库存
、
定价
、
营销策略
。
[0033]进一步地，所述深度学习模型预测具体公式表达为：
Y
pred
＝
f(X
；
Θ
)
，
[0034]其中：
[0035]Y
pred
是模型的预测输出；
[0036]X
是输入数据
(
例如，外部数据源
)
；
[0037]Θ
是模型的参数；
[0038]f
是深度学习模型；
[0039]损失函数：为了评估模型的预测效果与真实需求之间的差异，需要定义一个损失函数：
L(Y
tru
e
，
Y
pred
)
，
[0040]其中：
[0041]Y
true
是真实的市场需求数据；
[0042]L
表示损失函数，交叉樀损失用于分类问题；
[0043]模型更新：为了优化模型，使用随机梯度下降来更新模型的参数，参数更新的公式
如下：
[0044]其中：
[0045]α
是学习率，一个超参数；
[0046]是损失函数
L
关于模型参数
Θ
的梯度；
[0047]在实时数据流入时，模型使用上述更新公式进行实时更新
。
[0048]进一步的，所述步骤四中的数据预处理包括清洗数据
、
数据转换
、
数据整合，具体的；
[0049]数据清洗：根据数据性质，选择填充缺失值
、
删除含有缺失值的行
/
列，通过可视化工具来检测异常值，并决定是否删除或修正本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于深度强化学习的跨境电商动态定价方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：采集相关的跨境电商数据；步骤二：利用自然语言处理技术分析消费者的评论与反馈，提取有关商品属性和定价的情感倾向；步骤三：结合外部数据源预测市场的潜在需求变化；步骤四：对数据进行预处理，并转化为深度神经网络模型可接受的格式；步骤五：使用此数据训练深度神经网络模型；步骤六：利用模拟市场环境，在模型中进行价格策略的
A/B
测试，验证定价策略的有效性；步骤七：将训练好的模型与强化学习算法结合，根据当前市场环境，动态调整商品价格；步骤八：实时监测市场反应，将反馈数据重新输入到模型中进行微调，以实现持续优化
。2.
根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的跨境电商动态定价方法，其特征在于，所述步骤一中的采集相关的跨境电商数据具体包括：明确数据需求：首先，定义所需要的数据类型，该数据类型包括商品信息
、
用户行为
、
交易记录
、
评论与评分和库存信息，然后，确定数据的时间范围；直接数据接口：与电商平台合作，通过
API
或其他数据接口直接获取数据；网页抓取：使用爬虫工具或编写专门的爬虫程序从电商网站抓取所需数据，同时遵循
robots.txt
规定，确保爬取活动合法合规；第三方数据供应商：与专业的数据供应商合作，购买所需的数据
。3.
根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的跨境电商动态定价方法，其特征在于，所述步骤二中的自然语言处理技术具体包括分词技术
、
词性标注技术和情感分析技术；分词技术：用于将消费者评论转化为独立的词汇或短语序列；词性标注技术：用于为每个独立的词汇或短语打上相应的语法标签，从而识别出与商品属性及定价相关的名词和形容词；情感分析技术：用于针对与商品属性和定价相关的词汇，分析其情感倾向；通过上述分析的结果，综合评估消费者对于商品属性和定价的整体情感反应，根据该反应调整商品的定价策略
。4.
根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的跨境电商动态定价方法，其特征在于，所述步骤三中的结合外部数据源预测市场的潜在需求变化的步骤包括：首先，确定与市场需求相关的外部数据源，包括但不限于天气数据
、
节假日与季节性事件
、
经济指标
、
社交媒体与新闻流；然后，通过特征工程选择关键特征，并进行特征交叉
、
组合或生成新的特征；接着，利用深度学习模型，基于历史数据与外部数据源对市场潜在需求进行预测，并根据实时的外部数据进行模型更新；最后，将预测的市场潜在需求变化用于调整库存
、
定价
、
营销策略
。5.
根据权利要求4所述的一种基于深度强化学习的跨境电商动态定价方法，其特征在于，所述深度学习模型预测具体公式表达为：
Y
pred
＝
f(X
；
Θ
)
，
其中：
Y
pred
是模型的预测输出；
X
是输入数据；
Θ
是模型的参数；
f
是深度学习模型；损失函数：为了评估模型的预测效果与真实需求之间的差异，需要定义一个损失函数：
L(Y
true
,Y
pred
)
，其中：
Y
true
是真实的市场需求数据；
L
表示损失函数，交叉樀损失用于分类问题；模型更新：为了优化模型，使用随机梯度下降来更新模型的参数，参数更新的公式如下：其中：
α
是学习率，一个超参数；是损失函数
L
关于模型参数
Θ
的梯度；在实时数据流入时，模型使用上述更新公式进行实时更新
。6.
根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的跨境电商动态定价方法，其特征在于，所述步骤四中的数据预处理包括清洗数据
、
数据转换
、
数据整合，具体的；数据清洗：根据数据性质，选择填充缺失值
、
删除含有缺失值的行
/
列，通过可视化工具来检测异常值，并决定是否删除或修正它们；数据转换：标准化
/
归一化，常用于使所有特征都在相同的尺度上，将分类变量转换为数值型，创建新的特征或转换现有特征以增强模型的预测能力；数据整合：多个数据源，将它们整合到单一的数据集中
。7.
根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的跨境电商动态定价方法，其特征在于，所述步骤五中的深度神经网络模型采用循环神经网络架构进行训练，该循环神经网络架构核心是利用序列中的时间步来更新隐藏状态，并使用这些隐藏状态来进行预测，以下是使用循环神经网络进行训练的的步骤和相关公式：模型定义：一个基本的
RNN
单元在时间步
tt
的公式可以表示为：
h
t
＝
σ
(W
xh
x
t
+W
hh
h
t
‑1+b
h
)
其中：
x
t
是在时间步
t
的输入；
h
t
是在时间步
t
的隐藏状态；
h
t
‑1是在时间步
t
‑1的隐藏状态；
W
xh
和
W
hh
是权重矩阵；
b
h
是偏置；
σ
是激活函数，该函数为
tanh
或
ReLU
，对于输出，公式定义为：
y
t
...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈亚涛，刘森磊，
申请(专利权)人：深圳市瀚力科技有限公司，
类型：发明
国别省市：