专利名称：海量有噪交易信息中的市场公允价格计算方法和装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及信息技术领域，尤其涉及一种海量有噪交易信息中的市场公允价格计算方法和装置。
背景技术：
价格参考是二手消费者保障项目中的一个子项目，通过提供物品的新品价格、二手价格为二手买家、卖家提供参考，打造价格透明的二手交易。随着58同城飞速的发展，二手转让信息每天新增几十万条，但是这就带来一个问题:这么多的转让信息，价格不统一，容易给消费者带来困惑，买家不了解二手物品价格行情，不知道物品的价格是高是低，是否值得买？卖家不了解二手物品价格行情，不知如何定价，担心卖亏了或价格太高卖不出去？所以，目前如何提供给用户一个公允的价格参考，减少消费者的买卖困惑，成为目前亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明提供一种海量有噪交易信息中的市场公允价格计算方法和装置，用以为消费者提供一个公允的价格参考，减少消费者的买卖困惑。具体地，本发明提供一种海量有噪交易信息中的市场公允价格计算方法，包括:步骤1，在海量有噪交易信息中，进行粒度抽取，获取指定交易产品的交易价格数据，并对该交易价格数据进行清洗，得到有效交易价格数据；步骤2，在所述有效交易价格数据中，获取至少P个无功能障碍产品的交易价格数据，将各价格数据求和得到价格总和S，以及将O到S进行N等分后得到N个价格区间；其中P为预设的基础数据阈值；步骤3，按照价格数值，将获取的有效交易价格数据分配到指定的价格区间，得到价格分布密集的M个价格区间；其中，M〈N ;步骤4，将所述M个价格区间内的所有价格数据取平均，得到指定交易产品的原始参考价格。可选地，本发明所述方法中，所述步骤2具体包括:步骤21，在所述有效交易价格数据中，获取无功能障碍产品的交易价格的数量，并判断该数量是否达到阈值P，若是，执行步骤23 ;否则，执行步骤22 ；步骤22，在所述有效交易价格数据中，获取有功能障碍产品的有障碍价格，利用预设的功能折扣系数将所述有障碍价格恢复为无障碍价格，并以恢复后的价格为无功能障碍产品的交易价格数据，执行步骤23 ；步骤23，获取至少P个无功能障碍产品的交易价格数据，将各价格数据求和得到价格总和S，以及将O到S进行N等分后得到N个价格区间。可选地，本发明所述方法中，所述步骤22中，利用功能折扣系数将所述有障碍价格恢复为无障碍价格，具体包括:基于功能障碍的类型，获取预先配置的该类功能障碍的功能折扣系数，并利用有障碍价格除以对应的功能折扣系数，得到恢复后的无障碍价格。可选地，本发明所述方法中，所述步骤23还包括:当获取的无功能障碍产品的交易产品价格数据不足阈值P个时，将获取的指定交易产品的交易价格数据直接定义为清洗后的有效交易价格数据，返回步骤21。可选地，本发明所述方法中，所述步骤2中，当获取的无功能障碍产品的交易产品价格数据不足阈值P个时，结束计算流程。可选地，本发明所述方法中，所述步骤I中，指定交易产品为按照产品类型、产品型号、以及产品成色划分的交易产品。进一步地，本发明所述方法还包括:步骤5，在获取到指定交易产品的原始参考价格后，按照交易产品价格随成色递减的原理，对计算得到的所述指定交易产品的原始参考价格进行修正。可选地，本发明所述方法中，所述对计算得到的所述指定交易产品的原始参考价格进行修正，具体包括:基于所述指定交易产品的成色对应的等级i,获取上一级i_l成色对应的原始参考价格Cp1 ;其中，i为正整数；判断所述指定交易产品的原始参考价格是否大于等于Cp1，若是，则以产品的新品价格乘以预设的等级i对应的折旧系数，得到修正后的参考价格；否则，不作修正处理；其中，当指定交易产品的成色等级为I级时，该等级的上一级i_l为新品。另外，本发明还提供一种海量有噪交易信息中的市场公允价格计算装置，包括:数据抽取单元，用于在海量有噪交易信息中，进行粒度抽取，获取指定交易产品的交易价格数据，并对所述交易价格数据进行清洗，得到有效交易价格数据；区间划分单元，用于在所述有效交易价格数据中，获取至少P个无功能障碍产品的交易价格数据，将各价格数据求和得到价格总和S，以及将O到S进行N等分后得到N个价格区间；其中P为预设的基础数据阈值；价格匹配单元，用于按照价格数值，将所述有效交易价格数据分配到指定的价格区间，得到价格分布密集的M个价格区间；其中，M〈N ；参考价格计算单元，用于将所述M个价格区间内的所有价格数据取平均，得到指定交易产品的原始参考价格。可选地，本发明所述装置中，所述区间划分单元具体包括:判断子单元，用于在所述有效交易价格数据中，获取无功能障碍产品的交易价格的数量，并判断该数量是否达到阈值P，若是，触发划分子单元；否则，触发数据恢复子单元；数据恢复子单元，用于在所述有效交易价格数据中，获取有功能障碍产品的有障碍价格，利用预设的功能折扣系数将所述有障碍价格恢复为无障碍价格，并以恢复后的价格为无功能障碍产品的交易价格数据，触发划分子单元；划分子单元，用于获取至少P个无功能障碍产品的交易价格数据，将各价格数据求和得到价格总和S，以及将O到S进行N等分后得到N个价格区间。
可选地，本发明所述装置中，所述数据恢复子单元，具体用于基于功能障碍的类型，获取预先配置的该类功能障碍的功能折扣系数，并利用有障碍价格除以对应的功能折扣系数，得到恢复后的无障碍价格。可选地，本发明所述装置中，所述划分子单元，进一步用于当获取的无功能障碍产品的交易产品价格数据不足阈值P个时，将获取的指定交易产品的交易价格数据直接定义为清洗后的有效交易价格数据，触发所述判断子单元。可选地，本发明所述装置中，所述区间划分单元，进一步用于当获取的无功能障碍产品的交易产品价格数据不足阈值P个时，结束计算流程。可选地，本发明所述装置中，所述数据抽取单元中所述指定交易产品为按照产品类型、产品型号、以及产品成色划分的交易产品。可选地，本发明所述装置中，所述装置还包括:数据修正单元，用于在所述参考价格计算单元获取到指定交易产品的原始参考价格后，按照交易产品价格随成色递减的原理，对计算得到的所述指定交易产品的原始参考价格进行修正。可选地，本发明所述装置中，所述数据修正单元具体包括:等级价格判定子单元，用于基于所述指定交易产品的成色对应的等级i，获取上一级i_l成色对应的原始参考价格Cg ;其中，i为正整数；修正子单元，用于判断所述指定交易产品的原始参考价格是否大于等于Cp1，若是，则以产品的新品价格乘以预设的等级i对应的折旧系数，得到修正后的参考价格；否贝IJ，不作修正处理；其中，当指定交易产品的成色等级为I级时，该等级的上一级i_l为新品。本发明有益效果如下:本发明所述方法和装置，通过计算出交易产品的原始参考价格，为消费者提供了一个可参考的公允价格，增加了二手交易的透明度，消除了消费者的买卖困惑，为消保计划提供了有效的补充；另外，本发明所述公允价格计算方法具有高效性，采用本发明所述计算方法参考价格的更新时间只需要三秒或更少的时间，真正达到了参考价格的实时更新，改善了用户体验。
为了更清楚地说明本发明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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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他的附图。图1为本发明实施例中交易价格正态分布图；图2为本发明实施例提供的一种海量有噪交易信息中的市场公允价格计算方法的流程图；图3为本发明实施例提供的又一海量有噪交易信息中的市场公允价格计算方法的流程图4为本发明实施例提供的一种海量有噪交易信息中的市场公允价格计算装置的结构框图；图5为本发明实施例提供的又一海量有噪交易信息中的市场公允价格计算装置的结构框图。
具体实施例方式下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。为了解决现有技术中存在的问题，本发明实施例提供一种海量有噪交易信息中的市场公允价格计算方法和装置，其根据二手交易物品的特点，通过合理的算法模型得出二手物品的参考价格，为消费者提供了一个可参考的公允价格，增加了二手交易的透明度，消除了消费者的买卖困惑。下面就通过几个具体实施例对本发明的技术方案进行详细阐述。实施例一本发明实施例提供一种海量有噪交易信息中的市场公允价格计算方法，在具体阐述本实施例所述方案前，先给出基本实现原理:首先，本发明中，将同一类型、同一型号、同一成色的交易产品的价格数据定义为由噪声数据和有效交易价格数据组成的数据；经过清洗操作，可以去除噪声数据，得到有效交易价格数据。其中，噪声数据是指明显不正常的价格数据，或者其他影响正常交易的数据；有效交易价格数据又分为:无功能障碍产品的交易价格数据和有功能障碍产品的交易价格数据；所述有功能障碍的产品是指产品存在功能缺损。其次，本发明中，假设海量有噪信息中真实有效的信息是占大多数，并且假设的确存在公允的市场价格，则这个市场价格附近的交易信息将会成为分布的最密集区域。因此，本发明发现了密集分布区域的高效算法，该算法中，我们将用户发布的二手转让数据中有效交易价格数据抽取出来，并将有效数据中的无功能障碍产品的价格进行相加后，进行N等份价格区间划分。根据有效价格数据在N等分价格区间中的实际分布情况，可以获得一个目标密集区域的大小M，其满足如图1所示的正态分布，将目标密集区域内涵盖的各价格取平均即可得到原始参考价格。如图2所示，为本发明实施例所述方法的具体实现过程流程图，所述方法具体包括:步骤S201，在海量有噪交易信息中，进行粒度抽取，获取指定交易产品的交易价格数据，并对该交易价格数据进行清洗，得到有效交易价格数据；该步骤中，所述指定交易产品是指按照产品类型、产品型号、以及产品成色划分的交易广品。进一步地，该步骤中，所述清洗过程即为消除交易价格数据中的噪声数据的过程。所述清洗过程并非本发明的发明侧重点，所以在此不作具体清洗过程阐述。本领域技术人员可以基于业务需求利用目前已有的清洗技术实现步骤I的操作。步骤S202，在所述有效交易价格数据中，获取至少P个无功能障碍产品的交易价格数据，将各价格数据求和得到价格总和S，以及将O到S进行N等分后得到N个价格区间；其中P为预设的基础数据阈值；该步骤中，所述阈值P可以根据需求进行灵活设置。P越大得到的基础数据越多，后续计算得到的原始参考价格越公正；然而，此时计算时长也越长，处理效率较低；相反的，P越小得到的基础数据越少，后续计算得到的原始参考价格越偏离公允价格，但此时计算效率却较高。同理，N值的设置也具有上述特点。所以，该步骤中所述P、N的取值是灵活的，本领域技术人员可以根据具体业务需求进行灵活设置。本实施例中，给出P的优选经验值为30，N的优选经验值为10。进一步地，该步骤中，还可能存在有效交易价格数据中的无功能障碍产品的交易价格数据个数不足阈值P的情况，此时，可以进行如下处理:(I)在有效交易价格数据中，获取有功能障碍产品的有障碍价格，利用预设的功能折扣系数将所述有障碍价格恢复为无障碍价格，并以恢复后的价格为无功能障碍产品的交易价格数据，执行步骤S202。其中，获取有功能障碍产品的有障碍价格数据的数量满足:有障碍价格数据与无功能障碍产品的交易价格数据之和大于等于阈值P ；其中，利用功能折扣系数将所述有障碍价格恢复为无障碍价格，具体包括:基于功能障碍的类型，获取预先配置的该类功能障碍的功能折扣系数，并利用有障碍价格除以对应的功能折扣系数，得到恢复后的无障碍价格。下面通过一具体示例对上述过程进行解释说明:关于功能折扣系数，举例说明为:如果一个二手手机没有任何破损，那本发明就认为这个手机是无功能障碍的手机，它的功能分为100 ;反之就为有功能障碍的手机；如果这个手机电池坏了，那就减去20分，那么这个有功能障碍的系数就为(100-20)除以100，得出的有功能障碍折扣系数为0.8 ；关于有障碍价格恢复为无障碍价格，举例说明为:假设一个二手手机的转让价格为1000，如果它的有功能障碍的系数为0.8，那么这个手机的无障碍价格就为1000除以
0.8，得出的值为1250 ;这个值就是利用功能折扣系数将有功能障碍的手机恢复成无功能障碍的手机价格。(2)当有障碍价格数据与无功能障碍产品的交易价格数据之和都不足阈值P时，将获取的指定交易产品的交易价格数据直接定义为清洗后的有效交易价格数据，重新执行步骤S202。也就是说，当所有有效交易价格数据都不足阈值P个时，则直接将清洗前的价格数据作为有效交易价格数据。即认为，该类产品的价格数据中，异常数据很少，不受商贩等的影响。当然，以阈值为30为例，目前基本还不存在有障碍价格数据与无功能障碍产品的交易价格数据之和都不足阈值P的情况。(3)当获取的指定交易产品的所有交易价格数据都不足P个时，结束。步骤S203，按照价格数值，将获取的有效交易价格数据分配到指定的价格区间，得到价格分布密集的M个价格区间；其中，M〈N，优选取4。步骤S204，将所述M个价格区间内的所有价格数据取平均，得到指定交易产品的原始参考价格。下面通过一具体示例，对本实施例的具体实现过程进行形象说明:假设无功能障碍产品的交易价格数据有100条，求和后得到一个值(SUM)，从O到SUMN等分后得到10个区间，然后将这100条数据分别与这10个区间进行大小的比对，符合就落入这个区间；如果都不符合就将这个数据抛弃；比对完后，将落入数据最多的前4个区间中的数取出来，再求平均数，于是这个平均数就作为原始的参考价格。实施例二本发明实施例与实施例一的实现过程基本相同，较实施例一的区别在于本实施例中增加了对计算得到的原始参考价格进行修正的过程，因为考虑到在海量噪声数据中抽取出有效的数据中也可能存在噪声数据，也就是说可能存在清洗不干净的情况，那么得出的原始参考价格可能与合理的价格不符，所以，本实施例中给出了修正机制。本实施例中与实施例一相同的实现过程在此不做赘述。如图3所示，本发明实施例提供一种海量有噪交易信息中的市场公允价格计算方法，包括如下步骤:步骤S301，在海量有噪交易信息中，进行粒度抽取，获取指定交易产品的交易价格数据，并对该交易价格数据进行清洗，得到有效交易价格数据；步骤S302，在所述有效交易价格数据中，获取至少P个无功能障碍产品的交易价格数据，将各价格数据求和得到价格总和S，以及将O到S进行N等分后得到N个价格区间；其中P为预设的基础数据阈值；步骤S303，按照价格数值，将获取的有效交易价格数据分配到指定的价格区间，得到价格分布密集的M个价格区间；其中，M〈N ;步骤S304，将所述M个价格区间内的所有价格数据取平均，得到指定交易产品的原始参考价格。步骤S305，在获取到指定交易产品的原始参考价格后，按照交易产品价格随成色递减的原理，对计算得到的所述指定交易产品的原始参考价格进行修正。该步骤中，对计算得到的所述指定交易产品的原始参考价格进行修正，具体实现方式为:基于所述指定交易产品的成色对应的等级i,获取上一级i_l成色对应的原始参考价格Cp1 ;其中，i为正整数；判断所述指定交易产品的原始参考价格是否大于等于Cp1，若是，则以产品的新品价格乘以预设的等级i对应的折旧系数，得到修正后的参考价格；否则，不作修正处理；其中，当指定交易产品的成色等级为I级时，该等级的上一级i_l为新品。下面通过一具体示例，对本实施例的具体实现过程进行形象说明:本发明中将二手手机的成色分为5个等级，分别全新、95成新、9成新、8成新和7成新及以下。其中，定义买后未拆原包装的为全新；定义买后使用了 3个月以内的为95成新；定义买后使用了 6个月以内的为9成新；定义买后使用了 I年以内的为8成新；定义买后使用了I年以上的为7成新及以下。本示例中以iphone4s白色16G国行为例，新品价格为4000元，如果本发明中计算出来的全新价格大于4000，则干预为4000乘以预设的折旧系数0.98等于3920，以这个价格作为最后的优化后的参考价格；如果本发明计算出来的95成新价格大于全新价格，则干预为4000乘以折旧系数0.95等于3800 ;其他的类别以此类推。
实施例三如图4所示，本发明实施例提供一种海量有噪交易信息中的市场公允价格计算装置，包括:数据抽取单元410，用于在海量有噪交易信息中，进行粒度抽取，获取指定交易产品的交易价格数据，并对所述交易价格数据进行清洗，得到有效交易价格数据；区间划分单元420，用于在所述有效交易价格数据中，获取至少P个无功能障碍产品的交易价格数据，将各价格数据求和得到价格总和S，以及将O到S进行N等分后得到N个价格区间；其中P为预设的基础数据阈值；价格匹配单元430，用于按照价格数值，将所述有效交易价格数据分配到指定的价格区间，得到价格分布密集的M个价格区间；其中，M〈N ;参考价格计算单元440，用于将所述M个价格区间内的所有价格数据取平均，得到指定交易产品的原始参考价格。基于上述装置架构，下面对上述各单元的具体实现过程进行阐述:本实施例所述装置中，所述数据抽取单元中所述指定交易产品为按照产品类型、产品型号、以及产品成色划分的交易产品。本实施例所述装置中，所述区间划分单元420具体包括:判断子单元421，用于在所述有效交易价格数据中，获取无功能障碍产品的交易价格的数量，并判断该数量是否达到阈值P，若是，触发划分子单元；否则，触发数据恢复子单元;数据恢复子单元422，用于在所述有效交易价格数据中，获取有功能障碍产品的有障碍价格，利用预设的功能折扣系数将所述有障碍价格恢复为无障碍价格，并以恢复后的价格为无功能障碍产品的交易价格数据，触发划分子单元；划分子单元423，用于获取至少P个无功能障碍产品的交易价格数据，将各价格数据求和得到价格总和S，以及将O到S进行N等分后得到N个价格区间。优选地，数据恢复子单元422，具体用于基于功能障碍的类型，获取预先配置的该类功能障碍的功能折扣系数，并利用有障碍价格除以对应的功能折扣系数，得到恢复后的无障碍价格。优选地，划分子单元423，进一步用于当获取的无功能障碍产品的交易产品价格数据不足阈值P个时，将获取的指定交易产品的交易价格数据直接定义为清洗后的有效交易价格数据，触发所述判断子单元。进一步地，区间划分单元420，进一步用于当获取的无功能障碍产品的交易产品价格数据不足阈值P个时，结束计算流程。实施例四本发明实施例与实施例三的实现过程基本相同，较实施例三的区别在于本实施例中增加了对计算得到的原始参考价格进行修正的过程，因为考虑到在海量噪声数据中抽取出有效的数据中也可能存在噪声数据，也就是说可能存在清洗不干净的情况，那么得出的原始参考价格可能与合理的价格不符，所以，本实施例中给出了修正机制。本实施例中与实施例三相同的实现过程在此不做赘述。如图5所示，本发明实施例提供一种海量有噪交易信息中的市场公允价格计算装置，包括:数据抽取单元510，用于在海量有噪交易信息中，进行粒度抽取，获取指定交易产品的交易价格数据，并对所述交易价格数据进行清洗，得到有效交易价格数据；区间划分单元520，用于在所述有效交易价格数据中，获取至少P个无功能障碍产品的交易价格数据，将各价格数据求和得到价格总和S，以及将O到S进行N等分后得到N个价格区间；其中P为预设的基础数据阈值；价格匹配单元530，用于按照价格数值，将所述有效交易价格数据分配到指定的价格区间，得到价格分布密集的M个价格区间；其中，M〈N ;参考价格计算单元540，用于将所述M个价格区间内的所有价格数据取平均，得到指定交易产品的原始参考价格。数据修正单元550，用于在所述参考价格计算单元440获取到指定交易产品的原始参考价格后，按照交易产品价格随成色递减的原理，对计算得到的所述指定交易产品的原始参考价格进行修正。进一步地,数据修正单元550具体包括:等级价格判定子单元551，用于基于所述指定交易产品的成色对应的等级i，获取上一级1-Ι成色对应的原始参考价格Cg ;其中，i为正整数；修正子单元552，用于判断所述指定交易产品的原始参考价格是否大于等于Ci+若是，则以产品的新品价格乘以预设的等级i对应的折旧系数，得到修正后的参考价格；否贝IJ，不作修正处理；其中，当指定交易产品的成色等级为I级时，该等级的上一级i_l为新品。综上所述，本发明实施例所述方法和装置，通过计算出交易产品的原始参考价格，为消费者提供了一个可参考的公允价格，增加了二手交易的透明度，消除了消费者的买卖困惑，为消保计划提供了有效的补充；另外，本发明所述公允价格计算方法具有高效性，采用本发明所述计算方法参考价格的更新时间只需要三秒或更少的时间，真正达到了参考价格的实时更新，改善了用户体验。显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
权利要求
1.一种海量有噪交易信息中的市场公允价格计算方法，其特征在于，包括: 步骤1，在海量有噪交易信息中，进行粒度抽取，获取指定交易产品的交易价格数据，并对该交易价格数据进行清洗，得到有效交易价格数据； 步骤2，在所述有效交易价格数据中，获取至少P个无功能障碍产品的交易价格数据，将各价格数据求和得到价格总和S，以及将O到S进行N等分后得到N个价格区间；其中P为预设的基础数据阈值； 步骤3，按照价格数值，将获取的有效交易价格数据分配到指定的价格区间，得到价格分布密集的M个价格区间；其中，M〈N ; 步骤4，将所述M个价格区间内的所有价格数据取平均，得到指定交易产品的原始参考价格。
2.按权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2具体包括: 步骤21，在所述有效交易价格数据中，获取无功能障碍产品的交易价格的数量，并判断该数量是否达到阈值P，若是，执行步骤23 ;否则，执行步骤22 ； 步骤22，在所述有效交易价格数据中，获取有功能障碍产品的有障碍价格，利用预设的功能折扣系数将所述有障碍价格恢复为无障碍价格，并以恢复后的价格为无功能障碍产品的交易价格数据，执行步骤23; 步骤23，获取至少P个无功能障碍产品的交易价格数据，将各价格数据求和得到价格总和S，以及将O到S进行N等分后得到N个价格区间。
3.按权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤22中，利用功能折扣系数将所述有障碍价格恢复为无障碍价格，具体包括: 基于功能障碍的类型，获取预先配置的该类功能障碍的功能折扣系数，并利用有障碍价格除以对应的功能折扣系数，得到恢复后的无障碍价格。
4.按权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤23还包括:当获取的无功能障碍产品的交易产品价格数据不足阈值P个时，将获取的指定交易产品的交易价格数据直接定义为清洗后的有效交易价格数据，返回步骤21。
5.按权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述步骤2中，当获取的无功能障碍产品的交易产品价格数据不足阈值P个时，结束计算流程。
6.按权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述步骤I中，指定交易产品为按照产品类型、产品型号、以及产品成色划分的交易产品。
7.按权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括: 步骤5，在获取到指定交易产品的原始参考价格后，按照交易产品价格随成色递减的原理，对计算得到的所述指定交易产品的原始参考价格进行修正。
8.按权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对计算得到的所述指定交易产品的原始参考价格进行修正，具体包括: 基于所述指定交易产品的成色对应的等级i，获取上一级i_l成色对应的原始参考价格Ch ;其中，i为正整数； 判断所述指定交易产品的原始参考价格是否大于等于CV1，若是，则以产品的新品价格乘以预设的等级i对应的 折旧系数，得到修正后的参考价格；否则，不作修正处理； 其中，当指定交易广品的成色等级为I级时，该等级的上一级1-Ι为新品。
9.一种海量有噪交易信息中的市场公允价格计算装置，其特征在于，包括: 数据抽取单元，用于在海量有噪交易信息中，进行粒度抽取，获取指定交易产品的交易价格数据，并对所述交易价格数据进行清洗，得到有效交易价格数据； 区间划分单元，用于在所述有效交易价格数据中，获取至少P个无功能障碍产品的交易价格数据，将各价格数据求和得到价格总和S，以及将O到S进行N等分后得到N个价格区间；其中P为预设的基础数据阈值； 价格匹配单元，用于按照价格数值，将所述有效交易价格数据分配到指定的价格区间，得到价格分布密集的M个价格区间；其中，M〈N ; 参考价格计算单元，用于将所述M个价格区间内的所有价格数据取平均，得到指定交易产品的原始参考价格。
10.按权利要求9所述的装置，其特征在于，所述区间划分单元具体包括: 判断子单元，用于在所述有效交易价格数据中，获取无功能障碍产品的交易价格的数量，并判断该数量是否达到阈值P，若是，触发划分子单元；否则，触发数据恢复子单元； 数据恢复子单元，用于在所述有效交易价格数据中，获取有功能障碍产品的有障碍价格，利用预设的功能折扣系数将所述有障碍价格恢复为无障碍价格，并以恢复后的价格为无功能障碍产品的交易价格数据，触发划分子单元； 划分子单元，用于获取至少P个无功能障碍产品的交易价格数据，将各价格数据求和得到价格总和S，以及将O到S进行N等分后得到N个价格区间。
11.按权利要求10所述的装置，其特征在于，所述数据恢复子单元，具体用于基于功能障碍的类型，获取预先配置 的该类功能障碍的功能折扣系数，并利用有障碍价格除以对应的功能折扣系数，得到恢复后的无障碍价格。
12.按权利要求10所述的装置，其特征在于，所述划分子单元，进一步用于当获取的无功能障碍产品的交易产品价格数据不足阈值P个时，将获取的指定交易产品的交易价格数据直接定义为清洗后的有效交易价格数据，触发所述判断子单元。
13.按权利要求9至12中任一项所述的装置，其特征在于，所述区间划分单元，进一步用于当获取的无功能障碍产品的交易产品价格数据不足阈值P个时，结束计算流程。
14.按权利要求9至12中任一项所述的装置，其特征在于，所述数据抽取单元中所述指定交易产品为按照产品类型、产品型号、以及产品成色划分的交易产品。
15.按权利要求14所述的装置，其特征在于，所述装置还包括: 数据修正单元，用于在所述参考价格计算单元获取到指定交易产品的原始参考价格后，按照交易产品价格随成色递减的原理，对计算得到的所述指定交易产品的原始参考价格进行修正。
16.按权利要求15所述的装置，其特征在于，所述数据修正单元具体包括: 等级价格判定子单元，用于基于所述指定交易产品的成色对应的等级i，获取上一级1-Ι成色对应的原始参考价格Cp1 ;其中，i为正整数； 修正子单元，用于判断所述指定交易产品的原始参考价格是否大于等于C^1，若是，则以产品的新品价格乘以预设的等级i对应的折旧系数，得到修正后的参考价格；否则，不作修正处理； 其中，当指定交易广品的成色等级为I级时，该等级的上一级i_l为新品。
全文摘要
本发明公开了一种海量有噪交易信息中的市场公允价格计算方法和装置，所述方法包括在海量有噪交易信息中，进行粒度抽取，获取指定交易产品的交易价格数据，并对该交易价格数据进行清洗，得到有效交易价格数据；在有效交易价格数据中，获取至少P个无功能障碍产品的交易价格数据，将各价格数据求和得到价格总和S，以及将0到S进行N等分后得到N个价格区间；按照价格数值，将获取的有效交易价格数据分配到指定的价格区间，得到价格分布密集的M个价格区间；将M个价格区间内的所有价格数据取平均，得到指定交易产品的原始参考价格。本发明通过计算出原始参考价格，为消费者提供了一个可参考的公允价格，消除了消费者的买卖困惑。
文档编号G06Q30/00GK103093362SQ20131002061
公开日2013年5月8日 申请日期2013年1月18日 优先权日2013年1月18日
发明者何松, 张爱华, 曹德嵩, 张美琪 申请人:五八同城信息技术有限公司