一种大宗商品交易中的监管商品智能化推荐方法与系统
文献发布时间:2023-06-19 11:49:09
技术领域
本发明属于大宗商品电子商务监管技术领域,尤其涉及一种 大宗商品交易中的监管商品智能化推荐方法与系统。
背景技术
在大宗商品电子交易监管的过程中,监管任务的对象通常包括具 体的交易商品。由监管方发起的监管请求中可能需要多种不同的商品, 并且在监管的过程中还会涉及到其他的一些关联商品。传统的监管方 式,商品监管对象是单一固定的,易出现监管商品不全面等问题的出 现;而且当前大宗商品电子商务市场交易模式复杂多变,交易过程中 存在着诸多风险,因此对于大宗商品交易的监管十分必要。然而在实 际应用过程中,需要监管的商品对象往往设置单一、指向不明确,这 些问题加剧了异常商品的查验难度,使得异常商品的关联商品及其上 下游商品的异常更加难以被发现。例如,在市场交易中,铁矿石价格 的走高,往往可能是其上下游商品的价格异常导致的,而在之前不全 面的商品监管中,难以发现这种异常。因此,本发明提出的监管商品 智能化推荐方法显得尤为重要。
发明内容
为解决上述问题,本发明公开了一种大宗商品交易中的监管商品 智能化推荐方法与系统,该系统分为四个模块:商品交易数据和行情 数据的数据处理模块,行情数据关联商品发现模块,交易数据关联商 品发现模块,关联商品集构建及监管商品智能化推荐模块。系统中的 每个模块配合运行,根据监管任务信息以及监管商品的历史行情数据、 交易数据等,计算关联商品集,智能化推荐监管商品,让监管方更好 地选择合适的大宗商品进行监管。
主要方案如下所述:
第一部分是针对大宗商品交易数据和行情数据的数据处理。在实 际的大宗商品交易过程中,商品的交易价格波动将导致大量行情数据 产生,包括不同的价格月线、日线、分钟线等等;且数据维度多样, 包括一天内的最高价、最低价、开盘价、收盘价等,所以实际的价格 走势会非常复杂。考虑到以上大宗商品价格的实际特点,首先,针对 大宗商品的历史价格时间序列做相应的数据预处理操作。随后,为提 升行情数据的可读性,结合大宗商品交易市场的实际情况,选取每天 的收盘价作为当天的平均价格。最后,从交易数据中提取出交易商及 其参与涉及的交易商品,构建大宗商品交易事务集。
第二部分是分析不同商品行情数据的相似性,计算出价格波动关 联商品。首先根据上一步建立的商品历史价格时间序列,进行不同商 品之间的相似性度量。选取相关系数(即皮尔森相关系数,Pearson Correlation Coefficient)作为数学工具,度量两个变量之间的相关程 度,反映两个变量是正相关还是负相关。相关系数取值范围在[-1,1] 之间,-1表示绝对负相关,1表示绝对正相关,0表示没有相关性。 分别度量商品之间的短期价格相关性r_short和长期价格相关性 r_long,再同时考量上述两种价格相关性r_long和r_short,得到商品 价格波动关系的综合相关系数r_sim。若r_sim满足相似度阈值τ,则 认为这对商品为价格波动关联商品,并将其加入价格波动关联商品集 合中。
第三部分是分析不同商品交易数据的相关性,计算出交易事件关 联商品。首先,根据之前构建的大宗商品交易事务集,从中提取相应 的交易商事务以及商品对应的项。随后,在基于关联规则算法的基础 上进行算法改进:第一次扫描事务集,计算每个商品项的支持度计数, 将不满足支持度阈值的商品项进行剪枝操作,构建频繁一项集。再根 据频繁一项集构建候选二项集,第二次遍历事务集,将不满足阈值的 项进行剪枝,构建频繁二项集。最后,根据频繁二项集中的商品遍历 交易事务集,并进行置信度计算,将同时满足支持度阈值和置信度阈 值的商品定义为交易事件关联商品,并将其加入交易事件关联商品集。
第四部分是将之前得到的价格波动关联商品集和交易事件关联 商品集进行整合,根据监管任务要求,进行商品监管对象的智能化推 荐。以价格波动关联商品集合为主,构建关联商品集,再考虑交易事 件关联商品集中出现的相同的商品,将其折合到关联商品集合中。最 后,根据监管任务中的初始监管商品要求,在关联商品集中找到对应 的商品,推荐给监管方,达到智能化推荐监管商品的目的。
本发明分析不同商品行情数据的相关性得到价格波动关联商品。 从数据库中提取所需商品的历史行情信息,对这些信息进行相应的数 据预处理操作,并对不同商品之间的价格波动进行相似性度量,相似 性满足阈值,即为它们是价格波动关联商品。其次,分析不同商品交 易数据的相关性得到交易事件关联商品。从数据库中提取所需商品的 交易信息,进行数据处理得到交易事务集,再对商品进行关联规则算 法分析,满足关联规则(即支持度和置信度阈值),则为交易事件关 联商品。最后,综合以上两步形成的关联商品,构建大宗商品关联表, 根据用户需求等条件,从当前监控的商品出发,在商品关联表中找到 对应的关联商品,将其智能化推荐给监管方。该方法与系统意味着通 过软件系统的计算,监管部门可以在监控相关商品时,根据监管任务 信息、历史交易信息、行情信息等,对商品监管对象进行智能化选取, 大幅提高监管的质量和效率。
本发明有益效果:
(1)提升商品监管范围选取的准确性本发明提出的方法与系 统基于用户需求进行相关行情数据和交易数据的挖掘,有效地提升了 商品监管范围选取的合理性和准确性,增加了发现异常商品的成功率。
(2)动态适应性和容错性与传统的基于关联规则的商品推荐 方法相比,本发明提出的智能化推荐方法只需要构建到频繁二项集就 可以进行关联商品提取,简化了大宗商品电子交易相关数据处理,使 得技术实现流程清晰,运行稳定。且增加了基于大宗商品行情数据的 关联商品挖掘,进一步确保关联商品发现的可靠性,在某些交易数据 缺乏的情况下,依旧可以得出行情数据关联商品,实现监管商品的智 能化推荐,使得系统具有良好的动态适应性。同时系统之间的各个模 块相对独立,且对数据的处理简洁明确,具有更高的容错性。
附图说明
图1是本发明方法的主要原理示意图。
图2是发现交易事件关联商品示意图。
图3是发现价格波动关联商品示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式,进一步阐明本发明,应理解下述 具体实施方式仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。需要说 明的是,下面描述中使用的词语“前”、“后”、“左”、“右”、“上”和 “下”指的是附图中的方向,词语“内”和“外”分别指的是朝向或 远离特定部件几何中心的方向。
本实施例的大宗商品交易中的监管商品智能化推荐系统,包括: (1)数据处理
该方法与系统的第一个部分是数据处理部分,将大宗商品电子交 易市场中的行情数据和交易数据进行提取并处理成可用数据。如前文 所述,大宗商品市场交易具有交易数量大、价格波动大、商品种类丰 富、涵盖规模广等特点,在实际的交易过程中,将产生大量的行情数 据,包括不同的商品价格月线、日线、分钟线等;且数据维度多样, 包括一天内的最高价、最低价、开盘价、收盘价等,所以实际的价格 走势会非常复杂。考虑到以上大宗商品价格的相关特点,再结合大宗 商品交易市场的实际情况,有必要针对大宗商品的历史价格时间序列 做相应数据预处理操作:
①数据提取:在商品行情数据库中找到商品的历史价格日K数据。
②数据填充:将历史数据中的空缺值按前一天的价格进行填充。
③重新采样:取每天的收盘价closeprice作为当天的价格。
(2)价格波动关联商品发现
通过上一步建立的可读商品价格时间序列,分析不同商品之间的 价格波动的相似性,得到价格波动关联商品。例如分析商品M和商 品N的价格时间序列:X
其中X
①分析长期相关系数r_long:自监测日起至今的商品M与商品N 价格序列的相关系数,即上式中n的取值为数据库中记录的最大范围。
②分析短期相关系数r_short:最近100个交易日内,商品M和 商品N价格序列的相关系数,即上式中n的取值为100。
③同时考量r_long和r_short,得到商品M和商品N的综合相关 系数r_sim。
相关系数取值范围为[-1,1],r_sim>0表示正相关,r_sim<0表示负 相关,|r_sim|表示变量之间相关程度的高低。通常|r_sim|大于某一设 定的阈值时,认为两个变量有很强的线性相关性。若商品M和商品N满足相应的相关系数阈值,则认为它们是价格波动关联商品。同时 可以根据相关性的正负来判断具体的关联属性:
①若商品M和商品N的相关系数r(M,N)超过正相关性阈值,即 认为两商品表现出强正相关性,价格波动表现为同增同减,它们可能 为上下游商品、互补商品或可替代商品。以钢铁的实际生产流程为例, 产业链中的上下游商品为铁矿石和螺纹钢。铁矿石的下游主要源自于 螺纹钢的需求。铁矿石价格上涨,则螺纹钢的生产成本增大,螺纹钢 的价格也随之上涨。另外一种情况是两种商品功能相似,具有替代作 用,即为替代商品:举例而言,豆油和棕榈油就是一对替代品,当豆 油价格不断上涨时,消费者会减少对豆油的需求,而会增加对棕榈油 的需求,从而导致棕榈油的需求量增加,棕榈油的价格也会上涨。同 理当两种商品必须结合在一起才能发挥作用时,即为互补商品,它们 之间的价格波动关系也呈现出很强的正相关。
②若商品M和商品N的相关系数r(M,N)超过负相关性阈值,即 认为两商品表现出强负相关性,价格波动表现为一增一减,它们之间 可能存在复杂的产业关联关系。如白糖和铁矿石的相关系数为r_sim =-0.3346,变现为较明显的负相关。可能原因为:白糖的原料甘蔗 为喜温、喜光作物,盛产自北半球;铁矿石主要产自南半球的澳大利 亚等地;一年中进入北半球白糖的收获季节是,南半球的气温偏低, 不利于铁矿石的开采,因此产量降低。两者之前的产量差异,导致了 价格波动呈现负相似性。当然除了本原因和本例以外,负相关性强的 商品之间往往受到气候、土壤水文、国际关系、突发大型事件等多方 面因素的复杂因素共同影响。
根据上述算法,分析指定商品和其他商品之间的关联关系,并将 相关性强的商品作为该商品的关联商品,构建价格波动关联商品集。
(3)交易事件关联商品发现
在大宗商品实际的交易过程中,除了行情数据之外,还将产生大量 的交易数据。这些数据涉及到商品的买方信息、卖方信息、交易数量、 交易时间等相关信息,从其中挖掘出商品的关联关系也是实现智能化推 荐监管商品技术的一大重点。(如A商品和C商品,交易商进行组合购 买的频率高,或同一天的交易规模类似,即为关联商品。)
首先,进行交易数据的预处理和信息提取。针对本文技术方案,选 取有效的交易商数据及其买卖的商品属性数据,分析不同商品交易数据 的相关性。其次,在Apriori算法的基础上,提出基于关联规则的交易 事件关联商品发现算法,算法的改进如下:①针对关联商品监管的特点, 构建到频繁二项集就进行关联规则的提取;②规则的提取是双向的。因 此,重新定义以下两个概念:
关联规则(association rule):关联规则是形如X→Y的表达式, 其中X和Y是不同的商品。关联规则的强度可以用它的支持度(support) 和置信度(confidence)来衡量。支持度用来度量规则可以用于给定数 据集的频繁程度,置信度确定Y在包含X的事务中出现的频繁程度。
交易事件关联商品:若商品X和商品Y满足相应的支持度和置信度 阈值,可产生形如X→Y或Y→X的关联规则,即认为它们是一组交易事 件关联商品。
基于上述定义和概念,交易事件关联商品发现的求解算法如算法1 所示。
(4)智能化推荐监管商品
综合以上两步形成的价格波动关联商品集和交易事件关联商品集, 构建总的关联商品表。在实际的市场交易情境下,并非所有商品都与 交易事件存在相关联系,但所有商品之间均存在价格波动的相关性。 因此,关联商品表的构建以价格波动关联商品集为主,交易事件关联 商品集为辅。若某对商品同时存在两种关联关系,则以价格波动关联 度为标准,将交易事件关联商品的关联度折合进总的关联关系中。
最终根据监管任务要求,从目前监控的相关商品出发,在关联商 品集中找到对应的商品,构建关联商品推荐集合,并推荐给监管方, 达到智能化推荐监管商品的目的。
本发明方案所公开的技术手段不仅限于上述实施方式所公开的 技术手段,还包括由以上技术特征任意组合所组成的技术方案。
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