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申请/专利权人：电能易购(北京)科技有限公司

摘要：本发明公开了一种电子商务交易用竞品商品价格对比系统，包括信息监测单元、初步分析单元、深度对比单元和价格预测单元，通过初步分析单元建立价格预处理模型，先针对任一商品竞品分析价格曲线的幅度与频率的异常变化，进而整合获取该商品竞品的价格浮动情况，再通过深度对比单元建立价格对比模型，先综合分析全部竞品的整体价格浮动情况，进而深度分析竞品的价格竞争力，由此获取当前商品与竞品在价格对比竞争中的风险程度，再通过价格预测单元进行价格竞争力的监测预警，判定当前商品的价格竞争风险程度，从而对商品价格进行及时调控，实现精准、全面、及时的价格监测管理，从而保持市场活力。

主权项：1.一种电子商务交易用竞品商品价格对比系统，其特征在于：包括信息监测单元、初步分析单元、深度对比单元和价格预测单元，其中，信息监测单元、初步分析单元、深度对比单元和价格预测单元之间信号连接；信息监测单元用于采集价格信息：设置信息采集周期为Tc，对价格信息进行定时采集，其中，价格信息包括商品价格和竞品价格，预设采集的竞品数量为N0个；初步分析单元用于建立价格预处理模型：先建立商品价格和N0个竞品价格的动态曲线变化图，再针对单一曲线进行价格浮动分析，获取曲线对应的价格浮动评估系数；深度对比单元用于建立价格对比模型：先综合N0个竞品的价格浮动评估系数，获取竞品的整体价格评估指数，再将当前商品的价格浮动评估系数与竞品的整体浮动评估指数进行对比，获取综合竞争评估指数；价格预测单元用于价格竞争力监测预警：建立综合竞争评估指数的动态曲线图并进行曲线异常监测分析，判定当前商品的价格竞争风险程度，生成预警提示信号和竞品商品价格对比评估报告，从而对商品价格进行及时调控；建立价格预处理模型的具体过程为：A1：先建立商品价格和N0个竞品价格的动态曲线变化图：将当前商品的价格标记为P0，将任一个竞品标记为I，将竞品I的价格标记为Pi，其中，0＜i≤N0，且i为自然数；构建商品价格P0-信息采集周期Tc的动态曲线图S0；构建竞品价格Pi-信息采集周期Tc的动态曲线图Si；A2：再建立曲线浮动分析模型，针对单一曲线进行价格浮动分析：A2-1：标记输入的曲线为Sj，对曲线Sj进行浮动分析，预设曲线纵坐标的浮动区间为[J1，J2]，提取曲线Sj中纵坐标超出浮动区间[J1，J2]的曲线片段，并将其标记为浮动曲线的异常片段，其中，将纵坐标高于J2的曲线片段标记为高幅异常片段，将纵坐标低于J1的曲线片段标记为低幅异常片段；预设高幅异常片段和低幅异常片段的数量分别为n1和n2，分别对高幅异常片段和低幅异常片段进行分析，获取高幅异常片段Cg的高幅异常系数GF，以及低幅异常片段Cd的低幅异常系数DF；A2-2：将高幅峰点和低幅峰点整合标记为异常峰点，将高幅谷点和低幅谷点整合标记为异常谷点，设置曲线Sj中横坐标的时间节段t，对于时间节段t内的异常峰点和异常谷点进行整合并累加，获取异常点总数Zs，设置异常点总数的阈值Z0，当异常点总数Zs超出阈值Z0，则将其标记为高频波动片段，提取曲线Sj中全部的高频波动片段；预设高频波动片段有n3个，针对高频波动片段的斜率变化进行分析，获取高频波动片段Cp的高频异常系数GP；A2-3：将n1个高幅异常系数和n2个低幅异常系数整合生成幅度异常系数，将n3个高频波动片段的高频异常系数整合生成频率异常系数，建立公式获取价格浮动评估系数FD；A3：将商品价格P0的动态曲线S0，以及N0个竞品价格的动态曲线分别代入曲线浮动分析模型，获取曲线对应的价格浮动评估系数：将动态曲线S0的价格浮动评估系数标记为FD0；将动态曲线Si的价格浮动评估系数标记为FDi。

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