一种农产品市场价格传递分析方法及分析装置与流程

本发明实施例涉及数据分析技术领域，具体为一种农产品市场价格传递分析方法及分析装置。

背景技术：

近年来，我国蔬菜、肉禽等农产品价格异常波动现象屡屡出现，一些农产品在短期或者较长时期内价格上涨或下跌至几倍甚至几十倍，对农民生产经营和居民生活消费带来许多不利影响。同类农产品在不同区域销售价格相异，形成一个复杂的横向价格网络。随着我国农业市场的逐步开放，农产品价格波动互动性日益强烈，呈现出明显的传递效应，传导的过程和路径也愈加复杂。分析农产品市场价格传递特征，可以揭示农产品价格传递的潜在规律和驱动影响因素，有助于衡量农产品市场一体化和资源有效分配的程度。

目前对农产品价格传递分析多使用协整检验(Co-integration Test)、格兰杰因果检验(Granger Causality Test)、误差修正模型(Error Correction Model)、向量误差纠正模型(Vector Error Correction Model)、向量自回归模型(Vector Autoregressive Model)等时间序列数据分析方法和计量经济学方法。

目前我国的农产品批发市场遍布全国大中城市和农产品集中产区，已成为农产品流通的主要渠道。随着农产品流通体系的建设和健全，农产品批发市场之间的营销网络日益增强，市场关联性不断提高。农产品价格在不同市场之间传递，形成了一个动态的有向扩散网络。相邻或同区域的农产品批发市场的农产品价格相互影响，在不同区域销售的农产品具有不同的价格。在农产品价格异常波动期间，农产品价格在不同区域的市场之间传递的时空规律异常复杂，然而，现有技术多数运用时间序列数据分析方法对农产品市场价格传递展开研究，无法实现市场价格传递的全面分析。

技术实现要素：

为解决现有农产品市场价格传递分析中维度单一、分析结果片面的问题，本发明实施例提供一种农产品市场价格传递分析方法及分析装置。

第一方面，本发明实施例提供一种农产品市场价格传递分析方法，该方法包括：采集农产品批发市场的数据信息，所述数据信息包括农产品批发市场信息、农产品品种信息、价格信息及时间信息；根据所述农产品批发市场的数据信息构建农产品市场价格传递网络；根据所述农产品市场价格传递网络获取所述农产品市场价格传递网络的典型特征参数；根据所述典型特征参数对所述农产品市场价格传递网络进行分析，获得农产品市场价格的传递特征。

第二方面，本发明实施例提供一种农产品市场价格传递分析装置，该装置包括：数据采集模块，具体用于采集农产品批发市场的数据信息，所述数据信息包括农产品批发市场信息、农产品品种信息、价格信息及时间信息；农产品市场价格传递网络构建模块，具体用于根据所述农产品批发市场的数据信息构建农产品市场价格传递网络；典型特征参数获取模块，具体用于根据所述农产品市场价格传递网络获取所述农产品市场价格传递网络的典型特征参数；分析模块，具体用于根据所述典型特征参数对所述农产品市场价格传递网络进行分析，获得农产品市场价格的传递特征。

第三方面，本发明实施例提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述处理器和所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如下方法：采集农产品批发市场的数据信息，所述数据信息包括农产品批发市场信息、农产品品种信息、价格信息及时间信息；根据所述农产品批发市场的数据信息构建农产品市场价格传递网络；根据所述农产品市场价格传递网络获取所述农产品市场价格传递网络的典型特征参数；根据所述典型特征参数对所述农产品市场价格传递网络进行分析，获得农产品市场价格的传递特征。

第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如下方法：采集农产品批发市场的数据信息，所述数据信息包括农产品批发市场信息、农产品品种信息、价格信息及时间信息；根据所述农产品批发市场的数据信息构建农产品市场价格传递网络；根据所述农产品市场价格传递网络获取所述农产品市场价格传递网络的典型特征参数；根据所述典型特征参数对所述农产品市场价格传递网络进行分析，获得农产品市场价格的传递特征。

本发明实施例通过结合农产品价格的时空信息，基于复杂网络的理论和方法，分析农产品市场价格传递过程的统计变化规律，从而可揭示农产品市场价格传递的时空演化特征与规律，为农产品市场价格的调控提供依据，从而减少农产品价格异常波动事件的发生，稳定农产品市场价格。

附图说明

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为本发明实施例提供的农产品市场价格传递分析方法流程图；

图2为本发明实施例提供的农产品市场价格传递分析方法中的农产品市场价格传递网络的结构示意图；

图3为本发明实施例提供的农产品市场价格传递分析装置结构示意图；

图4是本发明实施例提供的计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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作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。

图1为本发明实施例提供的农产品市场价格传递分析方法流程图。如图1所示，所述方法包括：

步骤101、采集农产品批发市场的数据信息，所述数据信息包括农产品批发市场信息、农产品品种信息、价格信息及时间信息；

步骤102、根据所述农产品批发市场的数据信息构建农产品市场价格传递网络；

步骤103、根据所述农产品市场价格传递网络获取所述农产品市场价格传递网络的典型特征参数；

步骤104、根据所述典型特征参数对所述农产品市场价格传递网络进行分析，获得农产品市场价格的传递特征。

采集农产品批发市场的数据信息，所述数据信息包括农产品批发市场信息、农产品品种信息、价格信息及时间信息；存储所述数据信息；根据所述农产品批发市场信息将所述农产品批发市场的位置信息转换为统一尺度，并定位到地图上。利用搜索引擎工具抓取农产品行情网站的原始数据，所述原始数据包括农产品批发市场的数据信息，所述数据信息包括农产品批发市场信息、农产品品种信息、价格信息及时间信息；将所述数据信息以数据表形式存储，如存储为农产品品种、批发市场、最高价、最低价、平均价、日期、计量单位等属性字段。其中日期是该条数据信息的采集时间，作为时间序列信息可直接用于定量分析；批发市场代表着农产品市场价格的空间位置信息，在原始数据表中以文本格式存储。后续步骤会对农产品价格数据的地理位置进行计算，因此需要将农产品批发市场的空间位置信息转换到统一尺度，并定位到地图上。

根据所述农产品批发市场信息将所述农产品批发市场的位置信息转换为统一尺度，并定位到地图上的步骤具体包括：

(1)确定农产品批发市场的空间尺度：农产品批发市场名称一般由“省+地区+县+市场名称”组成，但由于批发市场的写法缺乏统一标准，部分数据信息不完整，存在着空间尺度不统一的问题。如“长沙红星农副产品大市场”包含地区级信息，没有省级信息，“云南省呈贡县龙城蔬菜批发市场”包含省级和县级的信息，没有地区级的信息。

确定农产品批发市场空间尺度的原则如下：以地区级为例，将农产品批发市场空间位置信息转换为统一空间尺度，即确定农产品批发市场所在的一级行政区和二级行政区，一级行政区包括省/直辖市/自治区/特别行政区，二级行政区包括地区、盟、自治州、地级市。

(2)将所述农产品批发市场的位置信息统一转换为所述空间尺度

将所述农产品批发市场的位置信息统一转换为所述空间尺度的方法如下：以地区级为例，构建包含省级信息和地区级信息的行政区划名称库，将农产品批发市场与其进行匹配，转换到统一的地区级空间尺度，如“北京城北回龙观商品交易市场”定位到北京市昌平区，“阜阳农产品中心批发市场”定位到安徽省阜阳市。对于缺少地区级信息的数据，进行人工匹配，如仍未能匹配，则认为是缺失位置信息，进行剔除。

具体地，所述空间尺度可以人为设定，如设定为省级、县级等。

(3)确定农产品批发市场的地理位置：通过地图软件如百度地图的坐标拾取工具批量获取转换后的农产品批发市场位置的经纬度信息，从而定位到地图上。若无法获取，则进行人工判断，根据批发市场所在的行政区划信息定位到所在地区级的空间范围内。若人工仍无法判断，则认为是缺失位置信息，将其剔除。

复杂网络包含两个基本要素：网络节点和边，因此构建网络的核心问题就是定义节点和边。如要研究价格波动情况，可将与价格波动相关的参数定义为所述节点，并定义两个节点之间的价格能够产生相互影响时两个节点之间存在边；并可根据相邻节点之间价格影响的程度定义边的权重，则可由预设的所述节点、所述边和所述权重构建农产品市场价格传递网络；

计算所述农产品市场价格传递网络的典型特征参数，如度、聚集系数等；并根据所述典型特征参数对所述农产品市场价格传递网络进行分析，如根据度可以得到重要节点的分布情况，对不同时间段形成的所述农产品市场价格传递网络进行分析，可得到农产品价格传递过程的时空变化规律。

本发明实施例克服了传统分析方法未考虑农产品价格空间信息的不足，结合农产品价格的时空信息，建立了基于时空影响域的农产品市场价格传递网络，网络节点既包含了时间信息，又具有明确的地理坐标，同时边的权重考虑了价格信息，与传统方法对单一的时间属性分析相比，可以更好地揭示农产品价格的时空传递规律，更加符合农产品价格传递的实际情况。

本发明实施例通过结合农产品价格的时空信息，基于复杂网络的理论和方法，分析农产品市场价格传递过程的统计变化规律，从而可揭示农产品市场价格传递的时空演化特征与规律，为农产品市场价格的调控提供依据，从而减少农产品价格异常波动事件的发生，稳定农产品市场价格。

进一步地，基于上述实施例，所述根据所述农产品批发市场的数据信息构建农产品市场价格传递网络，具体包括：由节点集合、边集合及权重集合构建所述农产品市场价格传递网络；其中，将预设时间段内所述农产品批发市场的农产品市场价格异常波动事件定义为节点，由所述节点构成所述节点集合；时间距离和空间距离满足预设条件的两个所述节点之间存在作用力，将所述两个所述节点连接，形成边；所述边的方向与所述作用力的方向相同，由较早产生的所述节点指向较晚产生的所述节点；由所述边构成所述边集合；根据所述边的两端的所述节点的价格波动幅度得到所述边的权重，由所述权重构成所述权重集合。

将某时间段内某个农产品批发市场某类农产品的所述农产品市场价格异常波动事件定义为一个节点，该节点的价格上涨或下跌会影响周边其他市场的该类农产品价格，即在一定的时空范围对周边市场产生作用力；同样，该节点也会接收到周边其他市场对其价格上涨或下跌的作用力。由于节点具有时间信息和空间信息，因此，也可称为时空节点。根据两个时空节点之间的作用力来定义边，设定时间阈值和空间阈值，根据节点的时间信息得到两个节点的时间距离，根据节点的空间信息得到两个节点的空间距离，当两个节点的时间距离小于所述时间阈值且空间距离小于所述空间阈值时，说明两个节点之间存在作用力，则将两个所述节点连接，形成边。该边的方向和权重与作用力的方向和大小相同。其中所述方向由较早产生的所述节点指向较晚产生的所述节点；所述权重由所述边的两端的所述节点的价格波动幅度得到。

在上述实施例的基础上，本发明实施例给出了节点、边及权重的获得方法，为所述农产品市场价格传递网络的形成提供了前提。

进一步地，基于上述实施例，所述方法还包括：

当所述价格波动幅度超过预设价格波动幅度阈值时，可判断获知发生所述农产品市场价格异常波动事件，所述价格波动幅度定义为：

Rt＝lnht-lnlt

其中，Rt表示第t个时间段内的所述价格波动幅度；ht表示第t个时间段内的所述价格信息的最高价；lt表示第t个时间段内的所述价格信息的最低价；

设定σp为价格波动幅度阈值，当Rt＞σp时，认为发生所述农产品市场价格异常波动事件，则产生所述节点；否则，没有发生所述农产品市场价格异常波动事件，则不产生所述节点。

设Mk代表第k个农产品批发市场，vk代表第k个农产品批发市场的农产品市场价格异常波动事件。设两个时空节点vi和vj分别代表批发市场Mi和Mj发生的农产品市场价格异常波动事件，发生时间分别为ti和tj，(xi,yi),(xj,yj)分别是农产品批发市场Mi和Mj的地理位置GPS坐标对。两个节点的时间距离为tij＝|tj-ti|，空间距离为

设定σt为时间阈值，σd为空间阈值，当时间距离tij＜σt且空间距离dij＜σd，则认为两个时空节点vi和vj存在着作用力。当两者的时间距离或空间距离超出阈值时，认为事件vi的时空距离超出了vj的时空影响范围，两者不存在作用力。

将存在作用力的两个节点连接，形成边。时空节点vi和vj连接边权重设置为wij，wij∈[0,1]，公式如下：

其中，wij表示节点vi和节点vj连接边的所述权重；表示节点vi在第t个时间段内的所述价格波动幅度；表示节点vj在第t个时间段内的所述价格波动幅度；tij表示节点vi和节点vj的时间距离；σt表示时间阈值；dij表示节点vi和节点vj的空间距离；σd表示空间阈值。

连接边的方向取决于节点的时间顺序定义。如果ti早于tj，认为是vi对vj发生作用力；否则，则相反。

根据得到的所述节点、边和权重构建农产品市场价格传递网络。将某个农产品批发市场Mi发生的某类农产品异常波动事件抽象为网络节点vi，若总共有n个批发市场发生农产品市场价格异常波动事件，则由这n个节点构成农产品市场价格异常波动事件集合V，也即节点集合V,V＝{v1,v2,...,vn}。

每个农产品批发市场的农产品价格信息、时间信息和地理位置信息构成该节点的属性集合A，A＝{p,t,x,y}，其中p为农产品价格，t为当前时间，x,y为批发市场的地理坐标。

将农产品市场价格传递路径抽象为有向边，构成边集合E，E＝{eij}，其中，i,j∈[0,n]。每条边的权重为wij，构成边的权重集合W，W＝{wij}，同样，i,j∈[0,n]。

至此，构造了一个有向加权的农产品市场价格传递网络G，记作G＝(V,E,W)。

在上述实施例的基础上，本发明实施例通过构建农产品市场价格传递网络，其边的方向可以直观地反映价格传递的方向，节点之间连接边的权重反映了价格变化幅度的大小，为定量分析和可视化价格传递过程提供了基础。

进一步地，基于上述实施例，所述根据所述农产品市场价格传递网络获取所述农产品市场价格传递网络的典型特征参数，具体包括：根据所述农产品市场价格传递网络计算所述农产品市场价格传递网络的典型特征参数，所述典型特征参数包括度、平均度、节点强度、最短路径长度、聚集系数和介数；还可包括由所述典型特征参数进而计算得到的其他典型特征参数。其中，各典型特征参数的计算方法如下：

(1)度及度分布

在复杂网络中，一个节点的度是指该节点与其相连接的其他节点的个数，是衡量节点作为作用点(起点或终点)的重要指标，一个节点的度越大，这个节点从某种意义上就越重要。设定节点vi的度为ki，ki表示与该节点vi连接的边数。农产品市场价格传递网络是有向网络，因此节点的度分为出度和入度两种，分别表示以该节点作为起点和终点的连接边的数量。

度分布是指网络中度为k的节点所占整个网络总节点数的比例，或表示在网络中任意选出一个度值为k的节点的概率。度分布是网络分类的重要指标，可使用分布函数P(k)表示。

在农产品市场价格传递网络中，一个节点代表一个农产品批发市场发生农产品市场价格异常波动事件，度可表示与节点相邻时空单元的事件密度。因此，分析度分布即分析一起农产品市场价格异常波动事件与相邻时空单元内农产品市场价格异常波动事件的关联关系。

(2)平均度

平均度是指所有节点的度ki之和除以节点个数，计算公式如下：

其中，n表示节点的总量；ki表示节点vi的度，i为节点的下标。

平均度越大，说明网络内部连接越密集，网络节点之间的传输性越强；平均度越小，说明网络内部连接越稀疏，网络节点之间的传输性越弱。

(3)节点强度

农产品市场价格传递复杂网络中，节点之间的连接是有权重的，有的节点虽然只与其他一两个节点有联系，但是节点之间的权重较大。节点强度整合了了节点的度和节点的连接权重两方面的特征，节点强度定义为与节点相连接的边的权重之和。

设节点vi的强度为si，定义为：

其中，Ni是网络中与节点vi连接的边的集合，wij为节点vi和vj之间边的权重。

同样地，根据节点之间边的方向，可以将节点强度分为入强度和出强度。

(4)最短路径长度

由于农产品市场价格传递网络的节点具有真实的地理坐标，所以两个相连的节点间的距离使用欧式距离计算，设定节点vk和节点vl相连接，两者的距离dkl的计算公式如下：

其中,是节点vk的坐标；是节点vl的坐标。

农产品市场价格传递网络中两个节点vi和vj，设定vi为起点，vj为终点，从vi到vj的路径可能不止一条，使用Dijkstra算法求得一条有向路径，使得沿此条路径的各边的距离总和最小，则该路径为最短路径，该路径的长度为节点vi和vj的最短路径长度。

图2为本发明实施例提供的农产品市场价格传递分析方法中的农产品市场价格传递网络的结构示意图。如图2所示的有向加权的农产品市场价格传递网络，记作G＝(V,E,W)。其中，V＝{v1,v2,...,vn}为节点集合；E＝{eij}为有向边集合；W＝{wij}为边的权重集合。如v1到v3的路径有两条，分别是从v1直接到v3和从v1经由v2再到v3，第一种的路径长度为dl3，即v1与v3的欧式距离，第二种的路径长度为dl2+d23，显然v1到v3的最短路径为v1到v3，v1和v3之间的最短路径长度为dl3。

在农产品市场价格传递复杂网络中，网络的最短路径长度为网络中任意两个节点之间的最短路径的最小值，代表价格在一定时间段内市场之间价格传递的最快速度。

(5)聚集系数

聚集系数作为网络的另一个重要参数，表示网络中某一节点的邻居节点互为邻居的概率，能够反映该节点的相邻节点之间相互关联的程度，衡量的是网络集群性。设定节点vi的度为ki，即与ki个节点相连，农产品市场价格传递网络是有向加权网络，节点的聚集系数的计算公式如下：

其中，表示节点vi的所述聚集系数；si表示节点vi的所述节点强度；ki表示节点vi的所述度；wij表示节点vi和节点vj连接边的所述权重；wih表示节点vi和节点vh连接边的所述权重；aij表示节点vi和节点vj连接边的存在情况；aih表示节点vi和节点vh连接边的存在情况；ajh表示节点vj和节点vh连接边的存在情况；j,h分别表示节点vj和vh的下标。

若aijaihajh＝1，则说明节点vi、vj和vh之间均有边相连，三个节点构成三角形；aijaihajh＝0表示没有构成三角形。

网络的聚集系数是网络中所有节点的聚集系数的平均值，用C表示：

将度和聚集系数进行比较，度描述的是单个农产品市场价格异常波动事件节点与相邻时空单元内农产品市场价格异常波动事件的关联关系，而聚集系数描述了相互关联的时空单元簇的时空规律。

(6)介数

介数包括节点介数和边介数。节点介数指网络中所有最短路径中经过该节点的数量比例，边介数则指网络中所有最短路径中经过该边的数量比例。介数是全局特征量，反映了相应的节点或边在整个网络中的作用和影响力。

农产品市场价格传递网络中，不相邻的农产品价格异常波动事件节点vj和vl之间的最短路径会途径某些节点，如果某个节点vi被其他许多最短路径经过，则表示该节点vi在网络中很重要，其影响力可用节点的介数Bi表示，公式如下：

其中，njl为节点vj和vl之间的最短路径条数，njl(i)为节点vj和vl之间的最短路径经过节点vi的条数。

边的介数定义为网络中所有的最短路径中经过边eij的数量比例，公式如下：

其中，Nlm为节点vl和vm之间的最短路径条数，Nlm(eij)为节点vl和vm之间的最短路径经过边eij的条数。

在上述实施例的基础上，本发明实施例通过详细定义与计算农产品市场价格传递网络的典型特征参数，为根据所述典型特征参数对所述农产品市场价格传递网络进行分析提供了前提。

进一步地，基于上述实施例，所述农产品市场价格的传递特征具体包括所述农产品市场价格的网络结构特征和所述农产品市场价格的传递速度特征。其中所述网络结构特征主要包括农产品市场价格传递网络的关键区域和关键节点、农产品价格异常波动事件团簇的聚集和转移规律以及所述农产品市场价格异常波动事件的相关性变化规律；所述传递速度特征表示了市场价格传递的快慢。

本发明实施例通过细化农产品市场价格传递网络的分析参数，为得到全面的农产品市场价格的传递过程和规律提供了基础。

进一步地，基于上述实施例，根据所述典型特征参数对所述农产品市场价格传递网络进行分析，获得农产品市场价格的网络结构特征具体包括：

计算所述农产品市场价格传递网络的所述平均度、节点出度、节点入度和所述节点强度，识别所述农产品市场价格传递网络的关键区域和关键节点；

节点度越大说明该节点周边的节点数量越多，该节点在农产品市场价格异常波动传递网络中的重要性越大。出度网络中，节点的出度越大，表示该节点影响未来的相邻时空单元内农产品市场价格异常波动的批发市场的数量越多，即该节点对未来的农产品市场价格异常波动事件影响较大；入度网络中，节点的入度越大，则表示该节点受到过去的相邻时空单元内农产品市场价格异常波动的批发市场数量较多，即该节点受到过去农产品市场价格异常波动事件的影响较大。

在农产品市场价格传递复杂网络中，可以分别以省级和地区级为计算单元，计算区域内节点平均度，得到该区域内批发市场与周边范围内批发市场价格的关联性。平均度越大，说明该区域在价格传递网络中重要性则越强；平均度越小，说明该区域在价格传递网络中重要性则越弱。出度网络中，平均出度代表了该区域影响周围区域价格波动强度的能力大小；入度网络中，平均入度代表该区域受到周围区域价格波动影响的程度。

同样的，节点强度越大，说明节点对周围节点的影响力越大或节点受到周围节点的作用力越大，说明节点的重要性越高。

计算不同时间段内所述农产品市场价格传递网络的所述聚集系数和所述介数，获得所述农产品市场价格传递网络的结构聚集特征，分析所述聚集系数和所述介数的时间变化特征，提取农产品市场价格异常波动事件团簇的聚集和转移规律；

农产品市场价格传递网络中，聚集系数标志着农产品市场价格异常波动事件的聚集程度。聚集系数越高，说明农产品市场价格异常波动事件节点在网络中的位置越重要，该时空影响域范围内各个节点的紧密度越高；聚集系数越低，农产品市场价格异常波动事件密度越小。从聚集系数的定义可以看出，聚集系数研究对象为相互关联的农产品市场价格异常波动事件团簇，其大小与农产品市场价格异常波动事件节点的相邻时空单元内农产品市场价格异常波动事件节点的关联关系的密集程度成正比。因此，农产品市场价格传递网络的聚集系数代表了农产品市场价格异常波动事件的强度特征。

介数是全局特征量，反映了相应的节点或边在整个网络中的作用和影响力；根据农产品市场价格传递网络中的节点介数和边介数的值，可以分辨所述农产品市场价格传递网络中影响力较强的节点和边。

通过分析不同时间段的网络中节点的聚集系数和介数，可以识别网络节点的密度特征、时间分布特征和空间分布特征，从而得到农产品价格异常波动事件团簇的聚集和转移规律。

分别对所述节点的所述节点出度和所述节点入度、所述聚集系数和所述度进行相关性分析，以得到所述农产品市场价格异常波动事件的相关性变化规律；

利用SPSS统计软件的双变量相关分析功能，分别对节点的出度和入度、聚集系数和度值进行Pearson相关系数计算，进行相关性分析。如果节点的出度与入度存在正相关性，说明过去的相邻时空单元内发生农产品价格异常波动事件的批发市场的数量越多，则未来的相邻时空单元内发生农产品价格异常波动事件的批发市场数量也越多，否则，则反之。如果节点的聚集系数和度值成正相关，说明农产品价格异常波动事件节点的邻居数量越多，其邻居之间具有连接关系的可能性越大，否则，则反之。所述度值表示所述度的大小。

还可以计算所述农产品市场价格传递网络的度分布，从而进一步识别所述农产品市场价格传递网络的网络结构特征；

度分布表示一起农产品市场价格异常波动事件与相邻时空单元内农产品市场价格异常波动事件的关联关系，根据一个农产品市场价格传递网络的度分布情况，如度的值较高的节点占比较高，则说明所述农产品市场价格传递网络各节点间的联系越密集。

在上述实施例的基础上，本发明实施例基于复杂网络的方法，综合考虑农产品市场价格传递的复杂性和网络性，从网络结构特征等角度分析农产品市场价格的传递过程和规律，可实现定量分析农产品价格在各个市场、地区之间的传导速率以及不同市场间价格相互影响的强度，有效识别作用力大的关键节点和关键区域，实现了农产品价格异常波动时期对价格传递状态的监测，有助于挖掘农产品价格异常波动期间的传递规律。

进一步地，基于上述实施例，根据所述典型特征参数对所述农产品市场价格传递网络进行分析，获得农产品市场价格的传递速度特征具体包括：计算不同时间段的所述农产品市场价格传递网络的最短路径长度，获得市场间价格传导的速率，从而得到价格异常波动期间农产品市场价格的传递速度特征。

设定时间段为Δt，若该时间段内农产品市场价格传递网络的最短路径长度为则该时间段内市场间价格传递的最快速率VΔt的计算公式为：

在农产品市场价格传递网络中，网络的最短路径长度代表价格在一定时间段内不同市场之间价格传递的速度；因此获知农产品市场价格传递网络的最短路径长度便可获知通过农产品市场价格传递网络对应区域进行价格传递的速度。

本发明实施例基于复杂网络的方法，对农产品市场价格传递过程进行建模，综合考虑农产品市场价格传递的复杂性和网络性，从网络结构特征、传递结构和传递路径等角度分析农产品市场价格的传递过程和规律，可实现定量分析农产品价格在各个市场、地区之间的传导速率以及不同市场间价格相互影响的强度，有效识别作用力大的市场节点和关键时间节点，实现了农产品价格异常波动时期对价格传递状态的监测，有助于挖掘农产品价格异常波动期间的传递规律。

图3为本发明实施例提供的农产品市场价格传递分析装置结构示意图。如图3所示，所示装置包括数据采集模块10、农产品市场价格传递网络构建模块20、典型特征参数获取模块30和分析模块40，其中：

数据采集模块10具体用于采集农产品批发市场的数据信息，所述数据信息包括农产品批发市场信息、农产品品种信息、价格信息及时间信息；农产品市场价格传递网络构建模块20具体用于根据所述农产品批发市场的数据信息构建农产品市场价格传递网络；典型特征参数获取模块30具体用于根据所述农产品市场价格传递网络获取所述农产品市场价格传递网络的典型特征参数；分析模块40具体用于根据所述典型特征参数对所述农产品市场价格传递网络进行分析，获得农产品市场价格的传递特征。

首先数据采集模块10利用搜索引擎工具抓取农产品行情网站的原始数据，所述原始数据包括农产品批发市场的数据信息，所述数据信息包括农产品批发市场信息、农产品品种信息、价格信息及时间信息；将所述数据信息以数据表形式存储。需要将农产品批发市场的空间位置信息转换到统一尺度，并定位到地图上。

根据所述农产品批发市场信息将所述农产品批发市场的位置信息转换为统一尺度，并定位到地图上的步骤具体包括：

确定农产品批发市场的空间尺度，比如设定为省级、地区级或县级，即设定农产品的位置信息的精确程度；将所述农产品批发市场的位置信息统一转换为所述空间尺度，通过构建包含省级信息和地区级信息的行政区划名称库，将农产品批发市场与其进行匹配，转换到统一的地区级空间尺度；确定农产品批发市场的地理位置，可通过地图软件的坐标拾取工具批量获取转换后的农产品批发市场位置的经纬度信息，从而定位到地图上。

复杂网络包含两个基本要素：网络节点和边，因此构建网络的核心问题就是定义节点和边。另外，还可根据相邻节点之间的关系定义边的权重，则可由节点、边和权重构建农产品市场价格传递网络；

计算所述农产品市场价格传递网络的典型特征参数，如度分布、聚集系数等；并根据所述典型特征参数对所述农产品市场价格传递网络进行分析，如根据度分布可以得到重要节点的分布情况。

本发明实施例通过结合农产品价格的时空信息，基于复杂网络的理论和方法，分析农产品市场价格传递过程的统计变化规律，从而可揭示农产品市场价格传递的时空演化特征与规律，为农产品市场价格的调控提供依据，从而减少农产品价格异常波动事件的发生，稳定农产品市场价格。

进一步地，基于上述实施例，农产品市场价格传递网络构建模块20还用于：由节点集合、边集合及权重集合构建所述农产品市场价格传递网络；其中，将预设时间段内所述农产品批发市场的农产品市场价格异常波动事件定义为节点，由所述节点构成所述节点集合；时间距离和空间距离满足预设条件的两个所述节点之间存在作用力，将所述两个所述节点连接，形成边；所述边的方向与所述作用力的方向相同，由较早产生的所述节点指向较晚产生的所述节点；由所述边构成所述边集合；根据所述边的两端的所述节点的价格波动幅度得到所述边的权重，由所述权重构成所述权重集合。

将某时间段内某个农产品批发市场某类农产品的所述农产品市场价格异常波动事件定义为一个节点，该节点的价格上涨或下跌会影响周边其他市场的该类农产品价格，即在一定的时空范围对周边市场产生作用力；同样，该节点也会接收到周边其他市场对其价格上涨或下跌的作用力。根据两个时空节点之间的作用力来定义边，设定时间阈值和空间阈值，当两个节点的时间距离小于所述时间阈值且空间距离小于所述空间阈值时，说明两个节点之间存在作用力，则将两个所述节点连接，形成边。该边的方向和权重与作用力的方向和大小相同。其中所述方向由较早产生的所述节点指向较晚产生的所述节点；所述权重由所述边的两端的所述节点的价格波动幅度得到。

在上述实施例的基础上，本发明实施例给出了节点、边及权重的获得方法，为所述农产品市场价格传递网络提供了前提。

进一步地，基于上述实施例，所述农产品市场价格传递网络构建模块20还用于：

当所述价格波动幅度超过预设价格波动幅度阈值时，可判断获知发生所述农产品市场价格异常波动事件，所述价格波动幅度定义为：：

Rt＝lnht-lnlt

其中，Rt表示第t个时间段内的所述价格波动幅度；ht表示第t个时间段内的所述价格信息的最高价；lt表示第t个时间段内的所述价格信息的最低价；

设定σp为价格波动幅度阈值，当Rt＞σp时，认为发生所述农产品市场价格异常波动事件，则产生所述节点；否则，没有发生所述农产品市场价格异常波动事件，则不产生所述节点。

当两个节点的时间距离小于预设时间阈值，空间距离小于预设空间阈值时，说明两个节点间存在作用力。将存在作用力的两个节点连接，形成边。时空节点vi和vj连接边权重设置为wij，wij∈[0,1]，公式如下：

其中，wij表示节点vi和节点vj连接边的所述权重；表示节点vi在第t个时间段内的所述价格波动幅度；表示节点vj在第t个时间段内的所述价格波动幅度；tij表示节点vi和节点vj的时间距离；σt表示时间阈值；dij表示节点vi和节点vj的空间距离；σd表示空间阈值。

连接边的方向取决于节点的时间顺序定义。产生较早的节点对产生较晚的节点具有作用力。

根据得到的所述节点、边和权重构建农产品市场价格传递网络。将某个农产品批发市场Mi发生某类农产品异常波动事件抽象为网络节点vi，若总共有n个批发市场发生农产品市场价格异常波动事件，则由这n个节点构成农产品市场价格异常波动事件集合V，也即节点集合V,V＝{v1,v2,...,vn}。

将农产品市场价格传递路径抽象为有向边，构成边集合E，E＝{eij}，其中，i,j∈[0,n]。每条边的权重为wij，构成边的权重集合W，W＝{wij}，同样，i,j∈[0,n]。

至此，构造了一个有向加权的农产品市场价格传递网络G，记作G＝(V,E,W)。

在上述实施例的基础上，本发明实施例通过构建农产品市场价格传递网络，其边的方向可以直观地反映价格传递的方向，节点之间连接边的权重反映了价格变化幅度的大小，为定量分析和可视化价格传递过程提供了基础。

进一步地，基于上述实施例，所述典型特征参数获取模块30具体用于：根据所述农产品市场价格传递网络计算所述农产品市场价格传递网络的典型特征参数，所述典型特征参数包括度、平均度、节点强度、最短路径长度、聚集系数和介数；还可包括由所述典型特征参数进而计算得到的其他典型特征参数。其中，各典型特征参数的计算方法如下：

(1)度及度分布

在复杂网络中，一个节点的度是指该节点与其相连接的其他节点的个数，一个节点的度越大，这个节点从某种意义上就越重要。设定节点vi的度为ki，ki表示与该节点vi连接的边数。农产品市场价格传递网络是有向网络，因此节点的度分为出度和入度两种，分别表示以该节点作为起点和终点的连接边的数量。

度分布是指网络中度为k的节点所占整个网络总节点数的比例，或表示在网络中任意选出一个度数为k的节点的概率。

(2)平均度

平均度是指所有节点的度ki之和除以节点个数。

(3)节点强度

节点强度定义为与节点相连接的边的权重之和。同样地，根据节点之间边的方向，可以将节点强度分为入强度和出强度。

(4)最短路径长度

由于农产品市场价格传递网络的节点具有真实的地理坐标，所以两个相连的节点间的距离使用欧式距离计算。

将农产品市场价格传递网络中两个节点之间的距离定义为连接这两个节点的最短路径长度，农产品市场价格传递网络中节点间的最短路径使用Dijkstra算法求得。

在农产品市场价格传递复杂网络中，网络的最短路径长度为网络中任意两个节点之间的最短路径的最小值，代表价格在一定时间段内市场之间传递的最快速度。

(5)聚集系数

聚集系数表示网络中某一节点的邻居节点互为邻居的概率，能够反映该节点的相邻节点之间相互关联的程度，衡量的是网络集群性。设定节点vi的度为ki，即与ki个节点相连，农产品市场价格传递网络是有向加权网络，节点的聚集系数的计算公式如下：

其中，表示节点vi的所述聚集系数；si表示节点vi的所述节点强度；ki表示节点vi的所述度；wij表示节点vi和节点vj连接边的所述权重；wih表示节点vi和节点vh连接边的所述权重；aij表示节点vi和节点vj连接边的存在情况；aih表示节点vi和节点vh连接边的存在情况；ajh表示节点vj和节点vh连接边的存在情况；j,h分别表示节点vj和vh的下标。

若aijaihajh＝1，则说明节点vi、vj和vh之间均有边相连，三个节点构成三角形；aijaihajh＝0表示没有构成三角形。

网络的聚集系数是网络中所有节点的聚集系数的平均值。

(6)介数

介数包括节点介数和边介数。节点介数指网络中所有最短路径中经过该节点的数量比例，边介数则指网络中所有最短路径中经过该边的数量比例。

在上述实施例的基础上，本发明实施例通过详细定义与计算农产品市场价格传递网络的典型特征参数，为根据所述典型特征参数对所述农产品市场价格传递网络进行分析提供了前提。

进一步地，基于上述实施例，所述分析模块40具体用于：根据所述典型特征参数对所述农产品市场价格传递网络进行分析，获得农产品市场价格的网络结构特征和传递速度特征；其中所述网络结构特征主要包括农产品市场价格传递网络的关键区域和关键节点、农产品价格异常波动事件团簇的聚集和转移规律以及所述农产品市场价格异常波动事件的相关性变化规律；所述传递速度特征表示了市场价格传递的快慢。

本发明实施例通过细化农产品市场价格传递网络的分析参数，为得到全面的农产品市场价格的传递过程和规律提供了基础。

进一步地，基于上述实施例，所述分析模块40还用于：

计算所述农产品市场价格传递网络的所述平均度、节点出度、节点入度和所述节点强度，识别所述农产品市场价格传递网络的关键区域和关键节点；；

节点度越大说明该节点周边的节点数量越多，该节点在农产品市场价格异常波动传递网络中的重要性越大。节点的出度越大，表示该节点对未来的农产品市场价格异常波动事件影响较大；节点的入度越大，则表示该节点受到过去农产品市场价格异常波动事件的影响较大。通过计算区域内节点平均度，得到该区域内批发市场与周边范围内批发市场价格的关联性。同样的，节点强度越大，说明节点对周围节点的影响力越大或节点受到周围节点的作用力越大，说明节点的重要性越高。

计算不同时间段内所述农产品市场价格传递网络的所述聚集系数和所述介数，获得所述农产品市场价格传递网络的结构聚集特征，分析所述聚集系数和所述介数的时间变化特征，提取农产品市场价格异常波动事件团簇的聚集和转移规律；

农产品市场价格传递网络中，聚集系数标志着农产品市场价格异常波动事件的聚集程度。聚集系数越高，说明农产品市场价格异常波动事件节点在网络中的位置越重要，该时空影响域范围内各个节点的紧密度越高；聚集系数越低，农产品市场价格异常波动事件密度越小。介数是全局特征量，反映了相应的节点或边在整个网络中的作用和影响力；根据农产品市场价格传递网络中的节点介数和边介数的值，可以分辨所述农产品市场价格传递网络中影响力较强的节点和边。通过分析不同时间段的网络中节点的聚集系数和介数，可以识别网络节点的密度特征、时间分布特征和空间分布特征，从而得到农产品价格异常波动事件团簇的聚集和转移规律。

分别对所述节点的所述节点出度和所述节点入度、所述聚集系数和所述度进行相关性分析，以得到所述农产品市场价格异常波动事件的相关性变化规律；

利用SPSS统计软件的双变量相关分析功能，分别对节点的出度和入度、聚集系数和度值进行Pearson相关系数计算，进行相关性分析。如果节点的出度与入度存在正相关性，说明过去的相邻时空单元内发生农产品价格异常波动事件的批发市场的数量越多，则未来的相邻时空单元内发生农产品价格异常波动事件的批发市场数量也越多，否则，则反之。如果节点的聚集系数和度值成正相关，说明农产品价格异常波动事件节点的邻居数量越多，其邻居之间具有连接关系的可能性越大，否则，则反之。

在上述实施例的基础上，本发明实施例基于复杂网络的方法，综合考虑农产品市场价格传递的复杂性和网络性，从网络结构特征等角度分析农产品市场价格的传递过程和规律，可实现定量分析农产品价格在各个市场、地区之间的传导速率以及不同市场间价格相互影响的强度，有效识别作用力大的关键节点和关键区域，实现了农产品价格异常波动时期对价格传递状态的监测，有助于挖掘农产品价格异常波动期间的传递规律。

进一步地，基于上述实施例，所述分析模块40还用于：计算不同时间段的所述农产品市场价格传递网络的最短路径长度，获得市场间价格传导的速率，从而得到价格异常波动期间农产品市场价格的传递速度特征。

在农产品市场价格传递网络中，网络的最短路径长度代表价格在一定时间段内不同市场之间价格传递的速度；因此获知农产品市场价格传递网络的最短路径长度便可获知通过农产品市场价格传递网络对应区域进行价格传递的速度。

本发明实施例基于复杂网络的方法，对农产品市场价格传递过程进行建模，综合考虑农产品市场价格传递的复杂性和网络性，从网络结构特征、传递结构和传递路径等角度分析农产品市场价格的传递过程和规律，可实现定量分析农产品价格在各个市场、地区之间的传导速率以及不同市场间价格相互影响的强度，有效识别作用力大的市场节点和关键时间节点，实现了农产品价格异常波动时期对价格传递状态的监测，有助于挖掘农产品价格异常波动期间的传递规律。

本发明实施例提供设备是用于上述方法的，具体功能可参照上述方法流程，此处不再赘述。

图4是本发明实施例提供的计算机设备的结构示意图。如图4所示，计算机设备1包括处理器401、存储器402和总线403。其中，所述处理器401和所述存储器402通过所述总线403完成相互间的通信；所述处理器401用于调用所述存储器402中的程序指令，以执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：采集农产品批发市场的数据信息，所述数据信息包括农产品批发市场信息、农产品品种信息、价格信息及时间信息；根据所述农产品批发市场的数据信息构建农产品市场价格传递网络；根据所述农产品市场价格传递网络获取所述农产品市场价格传递网络的典型特征参数；根据所述典型特征参数对所述农产品市场价格传递网络进行分析，获得农产品市场价格的传递特征。

本发明实施例公开一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：采集农产品批发市场的数据信息，所述数据信息包括农产品批发市场信息、农产品品种信息、价格信息及时间信息；根据所述农产品批发市场的数据信息构建农产品市场价格传递网络；根据所述农产品市场价格传递网络获取所述农产品市场价格传递网络的典型特征参数；根据所述典型特征参数对所述农产品市场价格传递网络进行分析，获得农产品市场价格的传递特征。

本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：采集农产品批发市场的数据信息，所述数据信息包括农产品批发市场信息、农产品品种信息、价格信息及时间信息；根据所述农产品批发市场的数据信息构建农产品市场价格传递网络；根据所述农产品市场价格传递网络获取所述农产品市场价格传递网络的典型特征参数；根据所述典型特征参数对所述农产品市场价格传递网络进行分析，获得农产品市场价格的传递特征。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所描述的计算机设备等实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。