一种多源价格智能融合监测预警方法、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及大数据处理的技术领域，尤其涉及一种多源价格智能融合监测预警方法、设备及存储介质。

背景技术

随着物质资料的日益丰富，消费市场的日益活泛，人们购买商品的渠道越来越多元。不同渠道的商品的交易价格大多不同。

在现有技术中，对于数据公司或监督部门，对于商品的价格的监督是通过对不同渠道的价格进行分开检测的，这个的检测方式能够准确的反应每个渠道的商品价格变化，但是这样的监督方式需要处理的数据较为庞大，且仅能针对某一渠道进行监测处理，无法在整体方面对商品的价格进行监测，也无法反应不同渠道商品价格的平均水平以及变化趋势。

因此如何体现不同渠道商品价格的平均水平以及变化趋势是一个亟待解决的问题。

发明内容

本申请实施例提供了一种多源价格智能融合监测预警方法、设备及存储介质，用以解决如下技术问题：如何体现不同渠道商品价格的平均水平以及变化趋势。

第一方面，本申请实施例提供了一种多源价格智能融合监测预警方法，其特征在于，方法包括：获取初始多源数据集和待检测多源数据集；其中，初始多源数据集为第一次监测标准建立时的商品价格数据集，待检测多源数据集为在获取初始多源数据集后每隔预设时间段获取的商品价格数据集；基于预设的融合价格算法处理初始多源数据集，以确定初始多源数据集内商品的融合价格系数；对比待检测多源数据集和初始多源数据集，以获取新增多源数据集和对比多源数据集；基于预设的融合价格算法处理新增多源数据集，以确定新增多源数据集内商品的融合价格系数，并将新增多源数据集内商品的融合价格系数添加至对比多源数据集；基于预设的融合价格算法处理对比多源数据集，以获取对比多源数据集的融合价格；基于预设的监测算法处理融合价格，以监测同一种类商品的价格变化趋势。

在一种可能的实现方式中，对比待检测多源数据集和初始多源数据集，以获取新增多源数据集和对比多源数据集，具体包括：对比待检测多源数据集和初始多源数据集，以获取待检测多源数据集相比初始多源数据集增加的商品和删去的商品；将增加的商品整理为新增多源数据集；在初始多源数据集中删去删去的商品对应的商品数据，并添加新增多源数据集，以获取对比多源数据集。

在一种可能的实现方式中，基于预设的融合价格算法处理对比多源数据集，以获取对比多源数据集的融合价格，具体包括：通过商品价格和商品对应的融合价格系数确定商品对应的融合价格；通过所有商品的融合价格计算得出对比多源数据集的融合价格；通过对比多源数据集的融合价格对比对比多源数据集内商品的数量，以获取对比多源数据集的融合价格。

在一种可能的实现方式中，基于预设的融合价格算法处理初始多源数据集，以确定初始多源数据集内商品的融合价格系数，具体包括：基于初始多源数据集内的商品价格，以计算商品价格的平均值；基于每个商品价格除去商品价格的平均值，以确定初始多源数据集内商品的融合价格系数。

在一种可能的实现方式中，在获取初始多源数据集和待检测多源数据集之前，方法还包括：获取多个商品数据集；其中，商品数据集为同一销售平台下所有商品，商品包括商品种类和商品价格；基于商品种类整理多个商品数据集，以获取多个初始多源数据集和多个待检测多源数据集。

在一种可能的实现方式中，基于预设的监测算法处理融合价格，以监测同一种类商品的价格变化趋势，具体包括：在融合价格存在两个或两个以上时，按照预设时间段，基于预设的价格周期算法对比融合价格，以监测融合价格；在融合价格存在三个或三以上时，按照预设的价格趋势算法处理融合价格，以监测融合价格；在监测到融合价格出现问题时，发出预警。

在一种可能的实现方式中，在融合价格存在两个或两个以上时，按照预设时间段，基于预设的价格周期算法对比融合价格，以监测融合价格，具体包括：根据预设时间段环比两个相邻的融合价格，并计算两个相邻的融合价格的价格差值和增减百分比；基于增减百分比对比预设的增减参数；其中，增减参数包括第一增减参数和第二增减参数；在增减百分比大于预设的第一增减参数时，商品的融合价格出现严重问题；在增减百分比小于预设的第一增减参数且大于预设的第二增减参数时，商品的融合价格出现价格波动；在增减百分比小于预设的第二增减参数时，商品的融合价格没有出现问题。

在一种可能的实现方式中，在融合价格存在三个或三以上时，按照预设的价格趋势算法处理融合价格，以监测融合价格；具体包括：对比所有的融合价格，并判断所有融合价格的价格趋势；当存在融合价格连续增加或减少的数量超过预设的数量阈值时，发出预警。

第二方面，本申请还提供了一种多源价格智能融合监测预警设备，其特征在于，设备包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够：获取初始多源数据集和待检测多源数据集；其中，初始多源数据集为第一次监测标准建立时的商品价格数据集，待检测多源数据集为在获取初始多源数据集后每隔预设时间段获取的商品价格数据集；基于预设的融合价格算法处理初始多源数据集，以确定初始多源数据集内商品的融合价格系数；对比待检测多源数据集和初始多源数据集，以获取新增多源数据集和对比多源数据集；基于预设的融合价格算法处理新增多源数据集，以确定新增多源数据集内商品的融合价格系数，并将新增多源数据集内商品的融合价格系数添加至对比多源数据集；基于预设的融合价格算法处理对比多源数据集，以获取对比多源数据集的融合价格；基于预设的监测算法处理融合价格，以监测同一种类商品的价格变化趋势。

第三方面，本申请还提供了一种多源价格智能融合监测预警的非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，其特征在于，计算机可执行指令设置为：获取初始多源数据集和待检测多源数据集；其中，初始多源数据集为第一次监测标准建立时的商品价格数据集，待检测多源数据集为在获取初始多源数据集后每隔预设时间段获取的商品价格数据集；基于预设的融合价格算法处理初始多源数据集，以确定初始多源数据集内商品的融合价格系数；对比待检测多源数据集和初始多源数据集，以获取新增多源数据集和对比多源数据集；基于预设的融合价格算法处理新增多源数据集，以确定新增多源数据集内商品的融合价格系数，并将新增多源数据集内商品的融合价格系数添加至对比多源数据集；基于预设的融合价格算法处理对比多源数据集，以获取对比多源数据集的融合价格；基于预设的监测算法处理融合价格，以监测同一种类商品的价格变化趋势。

本申请实施例提供的一种多源价格智能融合监测预警方法、设备及存储介质，通过获取销售市场上在同一时间、同一种类、同一商品流通渠道的商品价格，将上述商品价格通过融合价格算法处理为融合价格系数，通过获取待检测多源数据集并与融合价格系数一同处理，从而获取待检测多源数据集的融合价格，通过融合价格能够在一定程度上体现同一种类商品的价格，通过对比多个融合价格并监测融合价格的变化趋势，能够在一定程度上从整体上对统一种类商品的价格进行监测预警，从而体现不同渠道商品价格的平均水平以及变化趋势。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本申请实施例提供的一种多源价格智能融合监测方法流程图；

图2为本申请实施例提供的一种多源价格智能融合设备内部结构示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请实施例提供了一种多源价格智能融合监测预警方法、设备及存储介质，用以解决如下技术问题：如何体现不同渠道商品价格的平均水平以及变化趋势。

下面通过附图对本申请实施例提出的技术方案进行详细的说明。

图1为本申请实施例提供的一种多源价格智能融合流程图。如图1所示，本申请实施例提供的一种多源价格智能融合方法，具体包括以下步骤：

步骤1、获取初始多源数据集和待检测多源数据集。

初始多源数据集为首次获取的商品价格数据，待检测多源数据集为后续需要进行检测的商品价格数据。初始多源数据集仅获取一次，待检测多源数据集在获取初始多源数据集后每隔预设时间段获取一次，初始多源数据集和待检测多源数据集为在同一时间、同一种类、同一商品流通渠道的商品价格的数据集。预设时间段为在获取了初始多源数据集后获取待检测多源数据集的时间间隔，也是待检测多源数据集获取之间的时间间隔，该时间间隔根据实际监测情况设置。

在具体的事例中，初始多源数据集的获取时间为2023年01月02日，预设时间段设置为7天，则待检测多源数据集的第一次获取时间为2023年01月09日，待检测多源数据集的第二次获取时间为2023年01月16日，依此类推。

获取多个商品数据集；其中，商品数据集为同一销售平台下所有商品，商品包括商品种类和商品价格；

基于商品种类整理多个商品数据集，以获取多个初始多源数据集和多个待检测多源数据集。

步骤2、基于预设的融合价格算法处理初始多源数据集，以确定初始多源数据集内商品的融合价格系数。

在获取了初始多源数据集后，为了确定统一商品价格的变化趋势，引入融合价格系数这个概念，融合价格系数用于体现初始多源数据集中商品价格。融合价格系数的获取由步骤21和步骤22具体展示。

步骤21、基于初始多源数据集内的商品价格，以计算商品价格的平均值。

将初始多源数据集内的商品价格相加并除去初始多源数据集内的商品数量，即可获取初始多源数据集内商品价格的平均值，即计算初始多源数据集的算数平均值。算数平均值由下列计算公式所示：

其中，

步骤22、基于每个商品价格除去商品价格的平均值，以确定初始多源数据集内商品的融合价格系数。

通过将初始多源数据集内的每个商品价格除去商品价格的平均值，即可获取初始货源数据集内商品的融合价格系数。

融合价格系数由下列计算公式所示：

其中，

步骤3、对比待检测多源数据集和初始多源数据集，以获取新增多源数据集和对比多源数据集。

待检测多源数据集为在获取了初始多源数据集之后获取的数据集，在获取初始多源数据集和获取待检测多源数据集之间的时间，获取商品价格的渠道可能会发生变化，例如批发市场新开业，本地的电商平台倒闭、超市因为违规被停业整顿、在该待检测周期内存在销售渠道漏报价格。这些因素都将造成待检测多源数据集和初始多源数据集中商品数量或商品销售渠道的不同，所以需要对比待检测多源数据集合和初始多源数据集。

其中，新增多源数据集为待检测多源数据集相比初始多源数据集增加的数据。对比多源数据集为初始多源数据集删去待检测多源数据集相比初始多源数据集减少的数据。

需要说明的是，在第二次获取待检测多源数据集时，与第二次待检测多源数据集进行对比的是第一次获取的待检测多源数据集对应的对比多源数据集。

步骤31、对比待检测多源数据集和初始多源数据集，以获取待检测多源数据集相比初始多源数据集增加的商品和删去的商品。

通过对比待检测多源数据集和初始多源数据集，从中查询出待检测多源数据集相比初始多源数据集增加的商品，待检测多源数据集相比初始多源数据集

步骤32、将增加的商品整理为新增多源数据集。

新增的商品没有计算融合价格系数，所以需要将新增的商品整理为新增多源数据集。

步骤33、在初始多源数据集中删去删去的商品对应的商品数据，并添加新增多源数据集，以获取对比多源数据集。

因为可能存在数据消失的状况，例如某一超市倒闭，所以为了避免消失的数据影响最后融合价格的计算，删去该删去的商品，同时将新增的新增多源数据集添加至初始多源数据集，即获取当前待检测多源数据集对应的对比多源数据集。

获取了的对比多源数据集，将作为下一次待检测多源数据集的对照组。

步骤4、基于预设的融合价格算法处理新增多源数据集，以确定新增多源数据集内商品的融合价格系数，并将新增多源数据集内商品的融合价格系数添加至对比多源数据集。

该步骤参考步骤22，通过融合价格计算公式获取新增多源数据结的融合价格系数，在此不做赘述。

步骤5、基于预设的融合价格算法处理对比多源数据集，以获取对比多源数据集的融合价格。

获取的对比多源数据集为在待检测多源数据集的获取时间时，所有商品的商品价格和商品价格系数，则可以根据商品的商品价格和商品价格系数获取对比多源数据集的融合价格。

融合价格的获取由步骤51至步骤53详细展示。

步骤51、通过商品价格和商品对应的融合价格系数确定商品对应的融合价格。

首先根据商品价格和商品价格对应的融合价格系数计算商品的融合价格，在具体的事例中，商品a的价格为15，商品a对应的融合价格系数为0.8，则商品a对应的融合价格为12。

步骤52、通过所有商品的融合价格计算得出对比多源数据集的融合价格。

在计算出所有商品对应的融合价格后，将所有商品的融合价格相加便可得到多源数据集内所有商品的融合价格。

步骤53、通过对比多源数据集的融合价格对比对比多源数据集内商品的数量，以获取对比多源数据集的融合价格。

用对比多源数据集的融合价格除去对比多源数据集内商品的数量，便可得到对比多源数据集对应的融合价格，即本次检测对应的融合价格。

步骤51至步骤53的计算由下列公式表示：

其中，

步骤6、基于预设的监测算法处理融合价格，以监测同一种类商品的价格变化趋势。

在获取了融合价格后，需要对融合价格进行监测，通过融合价格的变化从而对市场进行监测，并根据监测结果作出相应的预警，则可通过融合价格对某一商品从整体进行监测。

步骤61、在融合价格存在两个或两个以上时，按照预设时间段，基于预设的价格周期算法对比融合价格，以监测融合价格。

首先当融合价格的数量达到两个或两个以上时，通过环比来对新检测出的融合价格进行监测，以对市场上同一种类商品进行监测。

步骤611、根据预设时间段环比两个相邻的融合价格，并计算两个相邻的融合价格的价格差值和增减百分比。

首先获取两个相邻的融合价格，用后获取的融合价格去对比之前获取的融合价格，在具体事例中，通常设置为最新的获取的融合价格与前一获取的融合价格进行对比，通过对比两个相邻的融合价格，获得两个相邻的价格差值和增减百分比，能够直观的反映同一种类商品在短期内的变化，可以理解的是，该短期为预设时间段。

环比融合价格的增减百分比由下列公式所示：

其中，

即若最新的融合价格为15，前一获取的融合价格为10，则增减百分比为0.5。

步骤612、基于增减百分比对比预设的增减参数。其中，增减参数包括第一增减参数和第二增减参数。

预设的增减参数为需要预警的程度，其中第一增减参数大于第二增减参数。

步骤613、在增减百分比大于预设的第一增减参数时，商品的融合价格出现严重问题。

当增减百分比大于第一增减参数时，说明商品价格变化巨大，即商品价格异常，需要调查原因并进行调控。

步骤614、在增减百分比小于预设的第一增减参数且大于预设的第二增减参数时，商品的融合价格出现价格波动。

当增减百分比小于预设的第一增减参数且大于预设的第二增减参数时，说明商品价格出现较大的变化，但是变化并不严重，此时需要调查清楚原因，并根据调查原因来判断是否需要人工调控价格。

步骤615、在增减百分比小于预设的第二增减参数时，商品的融合价格没有出现问题。

当增减百分比小于预设的第二增减参数时，说明商品价格出现的变化符合市场规律，无需人工干预。

步骤62、在融合价格存在三个或三以上时，按照预设的价格趋势算法处理融合价格，以监测融合价格。

当存在的融合价格数据较多时，单纯的两两对比仅能体现相邻两个时间段的融合价格变化，即相邻两个时间段的商品价格变化，当商品价格缓慢增长或减少时，两两对比难以发现商品价格的变化问题，所以需要基于融合价格的变化趋势来监测融合价格。

步骤621、对比所有的融合价格，并判断所有融合价格的价格趋势。

在获取了最新的融合价格后，以最新的融合价格为基础点向前延伸以获取所有的融合价格。

步骤622、当存在融合价格连续增加或减少的数量超过预设的数量阈值时，发出预警。

在监测过程中，若融合价格连续降低或连续增长，则说明融合价格对应的商品受到了某些因素的影响，导致商品连续降低或增长，此时两两对比发现不了存在的问题。

在具体的事例中，数量于是设置为5，当融合价格连续5次增长或降低时，说明该种类的商品价格出现问题，需要预警。

需要说明的是，若融合价格的数量小于5，则融合价格的两两对比在一定程度上可以反映同一种类商品的价格变化。

步骤63、在监测到融合价格出现问题时，发出预警。

当监测到融合价格出现问题时，发出预警，以提醒市场监督单位或大数据监控公司。

图2为本申请实施例提供的一种多源价格智能融合监测预警设备内部结构示意图。如图2所示，设备包括：

至少一个处理器201；

以及，与至少一个处理器通信连接的存储器202；

其中，存储器202存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器201执行，以使至少一个处理器201能够：获取初始多源数据集和待检测多源数据集；其中，初始多源数据集为第一次监测标准建立时的商品价格数据集，待检测多源数据集为在获取初始多源数据集后每隔预设时间段获取的商品价格数据集；基于预设的融合价格算法处理初始多源数据集，以确定初始多源数据集内商品的融合价格系数；对比待检测多源数据集和初始多源数据集，以获取新增多源数据集和对比多源数据集；基于预设的融合价格算法处理新增多源数据集，以确定新增多源数据集内商品的融合价格系数，并将新增多源数据集内商品的融合价格系数添加至对比多源数据集；基于预设的融合价格算法处理对比多源数据集，以获取对比多源数据集的融合价格；基于预设的监测算法处理融合价格，以监测同一种类商品的价格变化趋势。

本申请的一些实施例提供的对应于图1的一种多源价格智能融合监测预警的非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令设置为：获取初始多源数据集和待检测多源数据集；其中，初始多源数据集为第一次监测标准建立时的商品价格数据集，待检测多源数据集为在获取初始多源数据集后每隔预设时间段获取的商品价格数据集；基于预设的融合价格算法处理初始多源数据集，以确定初始多源数据集内商品的融合价格系数；对比待检测多源数据集和初始多源数据集，以获取新增多源数据集和对比多源数据集；基于预设的融合价格算法处理新增多源数据集，以确定新增多源数据集内商品的融合价格系数，并将新增多源数据集内商品的融合价格系数添加至对比多源数据集；基于预设的融合价格算法处理对比多源数据集，以获取对比多源数据集的融合价格；基于预设的监测算法处理融合价格，以监测同一种类商品的价格变化趋势。

本申请中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于物联网设备和介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本申请实施例提供的系统和介质与方法是一一对应的，因此，系统和介质也具有与其对应的方法类似的有益技术效果，由于上面已经对方法的有益技术效果进行了详细说明，因此，这里不再赘述系统和介质的有益技术效果。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。