CN107818474B - 一种用于动态调整产品价格的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种用于动态调整产品价格的方法和装置，该方法包括：当产品的当前价格周期结束时，根据所述产品在当前价格周期与上一个价格周期的周期数据，获得所述产品的周期变化信息；根据所述周期变化信息以及所述产品的维度信息，确定与所述产品的下一个价格周期相对应的多个定价单元；确定在所述下一个价格周期期间所述多个定价单元中的每个定价单元的价格。根据本发明的方案，能够自动化调整产品价格，极大地减少了人工投入，节约了人力成本，且能够实现产品的差异化定。

Description

一种用于动态调整产品价格的方法和装置

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种用于动态调整产品价格的方法和装置。

背景技术

现有技术中，产品的运营方通常基于人工分析方式来实现产品的定价或调价，如人工分析产品的各个维度、当前份额数据、定价敏感度(历史环比数据经验)等，以基于分析结果做出定价或调价决策。然而，该人工分析方式需要持续投入专业化人力，人力成本高，且主要在历史统计数据的基础上基于经验进行判断，没有一个标准可靠的判断方案，使得其分析结果无法做到非常精确，从而并不能实现较好的调价效果。

发明内容

本发明的目的是提供一种用于动态调整产品价格的方法和装置。

根据本发明的一个方面，提供一种用于动态调整产品价格的方法，其中，该方法包括：

当产品的当前价格周期结束时，根据所述产品在当前价格周期与上一个价格周期的周期数据，获得所述产品的周期变化信息；

根据所述周期变化信息以及所述产品的维度信息，确定与所述产品的下一个价格周期相对应的多个定价单元；

确定在所述下一个价格周期期间所述多个定价单元中的每个定价单元的价格。

根据本发明的另一个方面，还提供了一种用于动态调整产品价格的装置，其中，该装置包括：

用于当产品的当前价格周期结束时，根据所述产品在当前价格周期与上一个价格周期的周期数据，获得所述产品的周期变化信息的装置；

用于根据所述周期变化信息以及所述产品的维度信息，确定与所述产品的下一个价格周期相对应的多个定价单元的装置；

用于确定在所述下一个价格周期期间所述多个定价单元中的每个定价单元的价格的装置。

根据本发明的再一个方面，还提供了一种用于动态调整产品价格的设备，该设备包括：

一个或多个处理器，

存储器，存储有一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现本发明的用于动态调整产品价格的方法。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：能够自动化调整产品价格，极大地减少了人工投入，节约了人力成本；当产品的当前价格周期结束时，可根据产品在当前价格周期与上一个价格周期的周期数据，以及产品的维度信息，来确定与产品的下一个价格周期相对应的多个定价单元，从而进一步确定该多个定价单元中的每个定价单元的价格，使得每个价格周期的定价单元是动态确定的，且通过可变的定价单元，能够自动识别影响价格敏感度的关键要素，实现产品的差异化定价，提升整体目标。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为本发明一个实施例的用于动态调整产品价格的方法的流程示意图；

图2为本发明一个示例的电影票的维度树示意图；

图3为本发明一个示例的将图2所示维度树划分为多个定价单元的示意图；

图4为本发明另一个实施例的用于动态调整产品价格的方法的流程示意图；

图5为本发明以电影票为例的基于定价单元队列来确定每个定价单元的价格的示意图；

图6为本发明一个实施例的用于动态调整产品价格的装置的结构示意图；

图7为本发明另一个实施例的用于动态调整产品价格的装置的结构示意图；

图8示出了根据本发明的用于动态调整产品价格的设备的一个实现方式的示意图。

附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。

具体实施方式

在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。

在上下文中所称“计算机设备”，也称为“电脑”，是指可以通过运行预定程序或指令来执行数值计算和/或逻辑计算等预定处理过程的智能电子设备，其可以包括处理器与存储器，由处理器执行在存储器中预存的程序指令来执行预定处理过程，或是由ASIC、FPGA、DSP等硬件执行预定处理过程，或是由上述二者组合来实现。计算机设备包括但不限于服务器、个人电脑、笔记本电脑、平板电脑、智能手机等。

所述计算机设备例如包括用户设备与网络设备。其中，所述用户设备包括但不限于PC机、平板电脑、智能手机、PDA等；所述网络设备包括但不限于单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或基于云计算(Cloud Computing)的由大量计算机或网络服务器构成的云，其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机集组成的一个超级虚拟计算机。其中，所述计算机设备可单独运行来实现本发明，也可接入网络并通过与网络中的其他计算机设备的交互操作来实现本发明。其中，所述计算机设备所处的网络包括但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、VPN网络等。

需要说明的是，所述用户设备、网络设备和网络等仅为举例，其他现有的或今后可能出现的计算机设备如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并以引用方式包含于此。

本文后面所讨论的方法(其中一些通过流程图示出)可以通过硬件、软件、固件、中间件、微代码、硬件描述语言或者其任意组合来实施。当用软件、固件、中间件或微代码来实施时，用以实施必要任务的程序代码或代码段可以被存储在机器或计算机可读介质(比如存储介质)中。(一个或多个)处理器可以实施必要的任务。

这里所公开的具体结构和功能细节仅仅是代表性的，并且是用于描述本发明的示例性实施例的目的。但是本发明可以通过许多替换形式来具体实现，并且不应当被解释成仅仅受限于这里所阐述的实施例。

应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。

这里所使用的术语仅仅是为了描述具体实施例而不意图限制示例性实施例。除非上下文明确地另有所指，否则这里所使用的单数形式“一个”、“一项”还意图包括复数。还应当理解的是，这里所使用的术语“包括”和/或“包含”规定所陈述的特征、整数、步骤、操作、单元和/或组件的存在，而不排除存在或添加一个或更多其他特征、整数、步骤、操作、单元、组件和/或其组合。

还应当提到的是，在一些替换实现方式中，所提到的功能/动作可以按照不同于附图中标示的顺序发生。举例来说，取决于所涉及的功能/动作，相继示出的两幅图实际上可以基本上同时执行或者有时可以按照相反的顺序来执行。

下面结合附图对本发明作进一步详细描述。

图1为本发明一个实施例的用于动态调整产品价格的方法的流程示意图。根据本实施例的方法包括步骤S1、步骤S2和步骤S3。

在步骤S1中，当产品的当前价格周期结束时，计算机设备根据所述产品在当前价格周期与上一个价格周期的周期数据，获得所述产品的周期变化信息。

其中，一个产品对应多个连续的价格周期。需要说明的是，本发明所述的产品并不限制为一个特定产品(如型号为“X”的手机、某部电影的电影票等)，所述产品可为价格周期相同的产品集合(如多部电影的电影票等)，因此，本实施例的方案不仅适用于动态调整某个特定产品的价格，且适用于同时调整价格周期相同的多种产品的价格。

需要说明的是，优选地，产品的价格周期的数量可能是预先确定的，或者有限制条件的，或者无限制的；并且，产品的每个价格周期的周期长度可能为固定的或可变的，如可灵活调整后续价格周期的周期长度。优选地，可预先设置产品的价格周期的停止条件(如产品下市等)，或者人工终止产品的价格周期。

其中，所述周期数据包括产品在一个价格周期内所产生的任何数据，如产品的价格数据、销售量数据等。

其中，所述周期变化信息包括任何用于指示产品在当前价格周期与上一个价格周期之间的周期变化情况的信息，如产品的价格变化信息、销售量变化信息等，其中，所述价格变化信息用于指示产品的价格变化情况，所述销售变化信息用于指示产品的销售量变化情况。需要说明的是，在一个价格周期期间，产品可能对应有多个价格，如一部电影的电影票在不同影院不同场次可能具有不同的价格。优选地，产品的周期变化信息能够指示产品在各个维度上的变化，其中，维度是指影响产品的定价的各种因素，如影响电影票的定价的因素包括但不限于：电影名称、影院、城市、价格等。

作为步骤S1的一个示例，对于一部正在上映的电影，其电影票的每个价格周期的周期长度为一天，当一天结束时(也即当前价格周期结束)，计算机设备通过比对电影票在当天的周期数据和在上一天的周期数据，获得电影票的周期变化信息，该周期变化信息指示电影票的价格降低了5％，而销售量增加了10％。

在步骤S2中，计算机设备根据所述周期变化信息以及所述产品的维度信息，确定与所述产品的下一个价格周期相对应的多个定价单元。

其中，所述维度信息包括任何与产品的定价维度相关的信息，如产品所对应的多个维度、每个维度所包含的维度值、维度值之间的关联等。例如，电影票对应的维度包括：影院、城市、价格；其中，影院包括“星美”和“中影”，城市包括“上海”、“北京”、“成都”，“价格”维度包括30、40、50，此处“价格”维度所包括的维度值为电影票的最初定价，如上海的部分场次的最初定价为30，另一部分场次的最初定价为40，则“城市”维度的维度值为“上海”时，相应的“价格”维度的维度值包括30和40。

其中，所述定价单元表示用于进行定价的粒度，也即调整产品价格的基本单位。其中，一个定价单元可对应一个或多个维度值，当一个定价单元对应多个维度值时，该多个维度值可对应至少一个维度。例如，产品的一个定价单元满足“城市＝上海”(也即上海的所有电影场次)，产品另一个定价单元满足“城市＝北京，电影名称＝魔兽”(也即“魔兽”在北京的所有电影场次)，上述或后续出现的等号前端为维度，等号后端为维度值。

作为一种优选方案，所述步骤S2进一步包括步骤S21-1、步骤S21-2和步骤S21-3。

在步骤S21-1中，计算机设备根据产品的维度信息，构造该产品的维度树。

图2为本发明一个示例的针对电影票所构造的维度树的示意图。其中，电影票包括以下维度：影院、城市、价格；其中，影院包括“星美”和“中影”，城市包括“上海”、“北京”、“成都”；价格包括30、40、50。需要说明的是，图2仅示例性地示出了产品的部分周期数据。

需要说明的是，若产品的维度信息未发生变化，则产品的维度树是不变的，因此，在第一次构造产品的维度树后，可存储该维度树，则使得后续价格周期中无需重复执行步骤S21-1的操作来构造产品的维度树；然而，若产品的维度信息发生变化(如产品的一个维度值被去除)，应重新构造产品的维度树，因此，在步骤S21-1中，若存在先前已构造的维度树，则可先判断产品的维度信息是否发生变化，若发生变化则根据变化后的维度信息构造产品的维度树，若未发生变化，则直接获得先前已构造的维度树。

在步骤S21-2中，计算机设备根据产品的周期变化信息，计算维度树中的每个维度值所对应的定价标准熵。

其中，所述定价标准熵表示维度值的周期变化分布的一致性情况。

优选地，对于产品的一个维度值，计算机设备基于如下公式，根据维度树中该维度值下的所有节点的周期变化信息，计算该维度值所对应的定价标准熵H：

H＝-rPP*ln(rPP)-rPN*ln(rPN)-rNP*ln(rNP)-rNN*ln(rNN)

其中，rPP＝|PP|/SUM，rPN＝|PN|/SUM，rNP＝|NP|/SUM，rNN＝|NN|/SUM，SUM＝|PP|+|PN|+|NP|+|NN|，ln表示以e为底数的自然对数。其中，表1给出了PP、PN、NP、NN的定义：

表1

其中，Δ周期销售量表示该维度值下的每个节点的周期销售量变化，Δ周期价格表示该维度值下的每个节点的周期价格变化，向上的箭头表示非负值(也即正值或0)，向下的箭头表示负值。基于表1，可根据所对应的Δ周期销售量和Δ周期价格均为非负值的节点来计算得到PP，根据所对应的Δ周期销售量为非负值且Δ周期价格为负值的节点来计算得到PN，根据所对应的Δ周期销售量为负值且Δ周期价格为非负值的节点来计算得到NP，根据所对应的Δ周期销售量和Δ周期价格均为负值的节点来计算得到NN。

需要说明的是，上述公式仅为举例，而非对本发明的限制，本领域技术人员理解，其他能够用于计算维度树中每个节点的定价标准熵的实现方式，也应包含在本发明的范围内。

在步骤S21-3中，计算机设备根据计算得到的每个维度值的定价标准熵，并基于标准熵最小原则，将所述维度树划分为与产品的下一个价格周期相对应的多个定价单元。

其中，所述标准熵最小原则是指基于所对应的定价标准熵最小的维度值来执行划分操作。

作为一个示例，图3为本发明一个示例的将图2所示维度树划分为多个定价单元的示意图，首先，计算机设备根据图2所示维度树中每个维度值的定价标准熵，确定维度值“上海”所对应的定价标准熵最小，则计算机设备将维度树划分为包含“上海”的树以及不包含“上海”的树；接着，对于包含“上海”的树，计算机设备确定该树中维度值“30”的定价标准熵最小，则计算机设备将包含“上海”的树进一步划分为包含“30”的树和不包含“30”的树；对于不包含“上海”的树，计算机设备确定维度值“30”的定价标准熵最小，则计算机设备将不包含“上海”的树进一步划分为包含“30”的树和不包含“30”的树。图3中，“MIN＝X”表示维度值X的定价标准熵最小，“NON-X”表示不包含X，X为维度值，如“NON-上海”表示不包含“上海”。

具体地，计算机设备根据计算得到的每个节点的定价标准熵，并基于标准熵最小原则，将所述维度树划分为与产品的下一个价格周期相对应的多个定价单元的实现方式包括但不限于：

1)计算机设备根据所述定价标准熵，并基于标准熵最小原则，将所述维度树划分为与所述产品的下一个价格周期相对应的预定数量个定价单元。

例如，预定数量为4，计算机设备根据所述定价标准熵，并基于标准熵最小原则，先将维度树划分为Tree1和Tree2；接着，计算机设备根据所述定价标准熵，并基于标准熵最小原则，将Tree1划分为Tree11和Tree12，并将Tree2划分为Tree21和Tree22，并将Tree11、Tree12、Tree21、Tree22作为与产品的下一个价格周期相对应的4个定价单元。

又例如，预定数量为3，计算机设备根据所述定价标准熵，并基于标准熵最小原则，先将维度树划分为Tree1和Tree2；接着，计算机设备基于预定规则(如节点数量较多等)选定Tree1，且基于标准熵最小原则，将Tree1划分为Tree11和Tree12，并将Tree11、Tree12、Tree2作为与产品的下一个价格周期相对应的3个定价单元。

2)计算机设备根据所述定价标准熵以及预定支持度，并基于标准熵最小原则，将所述维度树划分为与所述产品的下一个价格周期相对应的多个定价单元。

其中，所述预定支持表示预定的定价单元需满足的支持条件，如预定支持度指示销售量大于1000等。

例如，计算机设备根据产品的每个维度值的定价标准熵，并基于标准熵最小原则，将维度树划分为满足预定支持度的两个树；对于划分得到的每个树，计算机设备根据产品的每个维度值的定价标准熵，并基于标准熵最小原则，将该树进一步划分为满足预定支持度的两个树；依次类推，支持无法获得满足预定支持度的树。

需要说明的是，当无法将维度树划分为满足预定支持度的定价单元时，可将整个维度树作为一个定价单元。

需要说明的是，所述步骤S21-3的上述实现方式1)和2)可以相结合。例如，计算机设备根据产品的每个维度值的定价标准熵，并基于标准熵最小原则，将维度树划分为满足预定支持度的两个树；对于划分得到的每个树，计算机设备根据产品的每个维度值的定价标准熵，并基于标准熵最小原则，将该树进一步划分为满足预定支持度的两个树；依次类推，直至无法获得满足预定支持度的树，或者，已通过划分操作获得预定数量的树。

作为步骤S2的另一种优选方案，所述步骤S2包括以下步骤：计算机设备根据所述周期变化信息以及产品的维度信息，获得与产品相对应的多个维度集合，其中，一个维度集合所包含的各个对象的至少一种周期变化情况相同或者相近；接着，计算机设备根据所述多个维度集合，确定与产品的下一个价格周期相对应的多个定价单元。

其中，所述周期变化情况包括但不限于价格变化情况、销售量变化情况等，可基于产品的周期变化信息来获得产品的各个维度或维度值的周期变化情况。

其中，所述维度集合中包括的对象可为产品的维度或维度值。优选地，可基于销售量的增加或减少、销售量的增加幅度或减少幅度、价格的提高或降低、价格的提高幅度或降低幅度等来判断哪些维度或维度值的周期变化情况相同或者相近。例如，维度值“上海”对应的销售量增加幅度为15％，维度值“北京”对应的销售量增加幅度为12％，则可认为维度值“上海”和“北京”的周期变化情况相近。

其中，计算机设备可通过统计分析、聚类等多种方式来根据所述周期变化信息以及产品的维度信息，获得与产品相对应的多个维度集合。

其中，计算机设备可基于一个或多个维度集合来确定一个定价单元。例如，计算机设备可直接将一个维度集合作为一个定价单元，或者，当基于一个维度集合所确定的定价单元无法满足预定支持度时，将该维度集合与其他维度集合相结合来确定一个满足预定支持度的定价单元。

需要说明的是，上述举例仅为更好地说明本发明的技术方案，而非对本发明的限制，本领域技术人员应该理解，任何根据所述周期变化信息以及产品的维度信息，确定与产品的下一个价格周期相对应的多个定价单元的实现方式，均应包含在本发明的范围内。

在步骤S3中，计算机设备确定在所述下一个价格周期期间所述多个定价单元中的每个定价单元的价格。

具体地，计算机设备可采用多种实现方式来确定在下一个价格周期期间所述多个定价单元中的每个定价单元的价格。

作为一种可选方案，对于所述多个定价单元中的每个定价单元，计算该定价单元的边际收益；根据所述边际收益，确定在所述下一个价格周期期间所述多个定价单元中的每个定价单元的价格。该可选方案将在后续实施例中予以详述。

作为另一种可选方案，对于所述每个定价单元，计算机设备根据该定价单元对应的周期变化情况，来提高或降低该定价单元的价格。

例如，在步骤S2中，计算机设备根据产品的销售量变化信息以及维度信息，获得与产品的下一个价格周期相对应的两个定价单元：U1、U2，其中，U1的周期销售量增加，U2的周期销售量减少；在步骤S3中，计算机设备根据U1和U2的周期变化情况，提高U1的价格，并降低U2的价格。

需要说明的是，提高或降低的价格幅度可为固定的或者可调节的，如不同的周期变化情况对应不同的价格幅度。

需要说明的是，上述举例仅为更好地说明本发明的技术方案，而非对本发明的限制，本领域技术人员应该理解，任何确定在所述下一个价格周期期间所述多个定价单元中的每个定价单元的价格的实现方式，均应包含在本发明的范围内。

需要说明的是，每当产品的一个价格周期结束，计算机设备便执行本实施例的方案来确定下一个价格周期所对应的多个定价单元以及每个定价单元的价格。需要进一步说明的是，计算机设备可在产品的第二个价格周期结束之后，基于本实施例的方案来动态调整产品价格；优选地，产品在其第一个价格周期期间的价格通常为预先确定的，产品在其第二个价格周期期间的价格可为预先确定或者基于第一个价格周期的周期数据所确定的。

现有技术中，产品的运营方通常基于人工分析方式来实现产品的定价或调价，如人工分析产品的各个维度、当前份额数据、定价敏感度(历史环比数据经验)等，以基于分析结果做出定价或调价决策。然而，该人工分析方式需要持续投入专业化人力，人力成本高，且主要在历史统计数据的基础上基于经验进行判断，没有一个标准可靠的判断方案，使得其分析结果无法做到非常精确，进一步导致效果较差。

目前还存在基于机器学习来对单个产品进行定价的方案，本发明发现该方案需要收集大量历史数据，且要求长周期，无法适用于所有产品。

根据本实施例的方案，能够自动化调整产品价格，极大地减少了人工投入，节约了人力成本；当产品的当前价格周期结束时，可根据产品在当前价格周期与上一个价格周期的周期数据，以及产品的维度信息，来确定与产品的下一个价格周期相对应的多个定价单元，从而进一步确定该多个定价单元中的每个定价单元的价格，使得每个价格周期的定价单元是动态确定的，且通过可变的定价单元，能够自动识别影响价格敏感度的关键要素，实现产品的差异化定价，提升整体目标；通过周期迭代，能够很好的应对市场/竞品的策略，且能够适用于任何产品。

图4为本发明另一个实施例的用于动态调整产品价格的方法的流程示意图。根据本实施例的方法包括步骤S1、步骤S2和步骤S3，其中，所述步骤S3进一步包括步骤S31和步骤S32。其中，所述步骤S1和步骤S2已在参照图1所示实施例中予以详述，在此不再赘述。

在步骤S31中，对于在步骤S2中确定的多个定价单元中的每个定价单元，计算机设备计算该定价单元的边际收益。

其中，计算机设备可基于以下公式来计算定价单元的边际收益：

定价单元的边际收益＝|Δ周期销售量/Δ周期价格|

在步骤S32中，计算机设备根据计算得到的边际收益，确定在下一个价格周期期间所述多个定价单元中的每个定价单元的价格。

具体地，计算机设备根据计算得到的边际收益，确定在下一个价格周期期间所述多个定价单元中的每个定价单元的价格的实现方式包括但不限于：

1)计算机设备根据所述边际收益以及预设限制信息，确定在所述下一个价格周期期间所述多个定价单元中的每个定价单元的价格。

其中，所述预设限制信息包括任何预先设定的与产品的销售相关的限制信息，优选地，所述预设限制信息包括但不限于：预设预算信息、预设ROI(Return On Investment，投资回报率)信息。其中，所述预设预算信息包括任何与产品预算(也即补贴)相关的限制信息，如为产品投入的总预算、为每个价格周期投入的预算等。其中，所述预设ROI信息包括任何与ROI相关的限制信息，如目标ROI等。

优选地，计算机设备按照所述边际收益的大小对所述多个定价单元进行排序，获得定价单元队列；接着，计算机设备根据所述预设限制信息以及预定补贴规则，从所述定价单元队列中边际收益较大的一端依次不放回地获取一个定价单元并增加补贴，和/或，从所述定价单元的另一端依次不放回地获取一个定价单元并减少补贴，从而可确定每个定价单元的价格。

作为一个示例，计算机设备按照所对应的边际收益从大到小对所确定的多个定价单元进行排序，得到如图5中所示的定价单元队列：定价单元1、定价单元2、…、定价单元n，其中，|△出票/△补贴|表示定价单元的边际收益。在步骤S32中，计算机设备执行以下操作：

i)若当前ROI大于目标ROI，计算机设备从定价单元队列的前端依次不放回地获取一个定价单元，并增加所获取的定价单元的补贴，直至当前ROI小于目标ROI，执行操作ii)；若定价单元队列为空，操作结束。其中，当增加一个定价单元的补贴后，当前RO1＝(△总流水+单元流水)/(△总补贴+单元补贴)，其中，△总流水为整体出票量的变化，单元流水为该定价单元的出票量，△总补贴为整体补贴的变化，单元补贴为该定价单元的补贴。

ii)若当前ROI小于目标ROI，计算机设备从定价单元队列的后端依次不放回地获取一个定价单元，并减少所获取的定价单元的补贴，直至当前ROI大于目标ROI，执行操作i)；若定价单元队列为空，操作结束。其中，当减少一个定价单元的补贴后，当前RO1＝(△总流水-单元流水)/(△总补贴-单元补贴)。

则当操作结束后，对于每个定价单元，计算机设备可基于该定价单元所增加或减少的补贴来确定该定价单元的价格。

2)计算机设备每次从所述多个定价单元中不放回地获取边际收益的绝对值最高和最低的两个定价单元，并对该两个定价单元执行以下操作：

降低该两个定价单元中所对应的边际收益的绝对值最低的定价单元的价格，并提高该两个定价单元中的另一个定价单元的价格，其中，所降低的价格数值与所提高的价格数值相同。

优选地,每次不放回地获取两个定价单元后所降低或提高的价格不同，如第一次降低或提高的价格为10元,第二次降低或提高的价格为5元等。

作为一个示例，在步骤S2中，计算机设备确定与产品的下一个价格周期相对应的四个定价单元：R1、R2、R3、R4。在步骤S31中，计算机设备计算得到上述四个定价单元的边际收益分别为：T1、T2、T3、T4，且T1<T2<T3<T4。在步骤S32中，计算机设备先从该四个定价单元不放回地获取T1和T4(T1的边际收益最低，T4的边际收益最高)，并将T1的价格降低5元，将T4的价格提高5元；接着，计算机设备取剩下的T2和T3，并将T2的价格降低4元，将T3的价格提高4元。

需要说明的是，本实现方式中，若当前仅剩一个定价单元，则可不改变该定价单元的价格，或者基于预定规则来提高或降低该定价单元的价格。

需要说明的是，上述举例仅为更好地说明本发明的技术方案，而非对本发明的限制，本领域技术人员应该理解，任何根据所述边际收益，确定在所述下一个价格周期期间所述多个定价单元中的每个定价单元的价格的实现方式，均应包含在本发明的范围内。

根据本实施例的方案，能够根据计算得到的每个定价单元的边际收益，来确定在产品的下一个价格周期期间每个定价单元的价格；并且，能够进一步结合预设限制信息，来确定每个定价单元的价格，以在限定的条件下实现目标最大化(如流水最大，回报率最高等)。

图6为本发明一个实施例的用于动态调整产品价格的装置的结构示意图。该用于动态调整产品价格的装置(以下简称为“动态定价装置”)包括第一获得装置1、第一确定装置2、第二确定装置3。

第一获得装置1用于当产品的当前价格周期结束时，根据所述产品在当前价格周期与上一个价格周期的周期数据，获得所述产品的周期变化信息。

其中，一个产品对应多个连续的价格周期。需要说明的是，本发明所述的产品并不限制为一个特定产品(如型号为“X”的手机、某部电影的电影票等)，所述产品可为价格周期相同的产品集合(如多部电影的电影票等)，因此，本实施例的方案不仅适用于动态调整某个特定产品的价格，且适用于同时调整价格周期相同的多种产品的价格。

需要说明的是，优选地，产品的价格周期的数量可能是预先确定的，或者有限制条件的，或者无限制的；并且，产品的每个价格周期的周期长度可能为固定的或可变的，如可灵活调整后续价格周期的周期长度。优选地，可预先设置产品的价格周期的停止条件(如产品下市等)，或者人工终止产品的价格周期。

其中，所述周期数据包括产品在一个价格周期内所产生的任何数据，如产品的价格数据、销售量数据等。

其中，所述周期变化信息包括任何用于指示产品在当前价格周期与上一个价格周期之间的周期变化情况的信息，如产品的价格变化信息、销售量变化信息等，其中，所述价格变化信息用于指示产品的价格变化情况，所述销售变化信息用于指示产品的销售量变化情况。需要说明的是，在一个价格周期期间，产品可能对应有多个价格，如一部电影的电影票在不同影院不同场次可能具有不同的价格。优选地，产品的周期变化信息能够指示产品在各个维度上的变化，其中，维度是指影响产品的定价的各种因素，如影响电影票的定价的因素包括但不限于：电影名称、影院、城市、价格等。

作为一个示例，对于一部正在上映的电影，其电影票的每个价格周期的周期长度为一天，当一天结束时(也即当前价格周期结束)，第一获得装置1通过比对电影票在当天的周期数据和在上一天的周期数据，获得电影票的周期变化信息，该周期变化信息指示电影票的价格降低了5％，而销售量增加了10％。

第一确定装置2根据所述周期变化信息以及所述产品的维度信息，确定与所述产品的下一个价格周期相对应的多个定价单元。

其中，所述维度信息包括任何与产品的定价维度相关的信息，如产品所对应的多个维度、每个维度所包含的维度值、维度值之间的关联等。例如，电影票对应的维度包括：影院、城市、价格；其中，影院包括“星美”和“中影”，城市包括“上海”、“北京”、“成都”，“价格”维度包括30、40、50，此处“价格”维度所包括的维度值为电影票的最初定价，如上海的部分场次的最初定价为30，另一部分场次的最初定价为40，则“城市”维度的维度值为“上海”时，相应的“价格”维度的维度值包括30和40。

其中，所述定价单元表示用于进行定价的粒度，也即调整产品价格的基本单位。其中，一个定价单元可对应一个或多个维度值，当一个定价单元对应多个维度值时，该多个维度值可对应至少一个维度。例如，产品的一个定价单元满足“城市＝上海”(也即上海的所有电影场次)，产品另一个定价单元满足“城市＝北京，电影名称＝魔兽”(也即“魔兽”在北京的所有电影场次)，上述或后续出现的等号前端为维度，等号后端为维度值。

作为一种优选方案，所述第一确定装置2进一步包括构造装置(图未示)、第一计算装置(图未示)、第一划分装置(图未示)。

构造装置用于根据产品的维度信息，构造该产品的维度树。

图2为本发明一个示例的针对电影票所构造的维度树的示意图。其中，电影票包括以下维度：影院、城市、价格；其中，影院包括“星美”和“中影”，城市包括“上海”、“北京”、“成都”；价格包括30、40、50。需要说明的是，图2仅示例性地示出了产品的部分周期数据。

需要说明的是，若产品的维度信息未发生变化，则产品的维度树是不变的，因此，在第一次构造产品的维度树后，可存储该维度树，则使得后续价格周期中无需触发构造装置重复执行操作来构造产品的维度树；然而，若产品的维度信息发生变化(如产品的一个维度值被去除)，应重新构造产品的维度树，因此，若存在先前已构造的维度树，构造装置可先判断产品的维度信息是否发生变化，若发生变化则根据变化后的维度信息构造产品的维度树，若未发生变化，则直接获得先前已构造的维度树。

第一计算装置根据产品的周期变化信息，计算维度树中的每个维度值所对应的定价标准熵。

其中，所述定价标准熵表示维度值的周期变化分布的一致性情况。

优选地，对于产品的一个维度值，第一计算装置基于如下公式，根据维度树中该维度值下的所有节点的周期变化信息，计算该维度值所对应的定价标准熵H：

H＝-rPP*ln(rPP)-rPN*ln(rPN)-rNP*ln(rNP)-rNN*ln(rNN)

其中，rPP＝|PP|/SUM，rPN＝|PN|/SUM，rNP＝|NP|/SUM，rNN＝|NN|/SUM，SUM＝|PP|+|PN|+|NP|+|NN|，ln表示以e为底数的自然对数。PP、PN、NP、NN的定义见表1。

需要说明的是，上述公式仅为举例，而非对本发明的限制，本领域技术人员理解，其他能够用于计算维度树中每个节点的定价标准熵的实现方式，也应包含在本发明的范围内。

第一划分装置根据计算得到的每个维度值的定价标准熵，并基于标准熵最小原则，将所述维度树划分为与产品的下一个价格周期相对应的多个定价单元。

其中，所述标准熵最小原则是指基于所对应的定价标准熵最小的维度值来执行划分操作。

作为一个示例，图3为本发明一个示例的将图2所示维度树划分为多个定价单元的示意图，首先，第一划分装置根据图2所示维度树中每个维度值的定价标准熵，确定维度值“上海”所对应的定价标准熵最小，则第一划分装置将维度树划分为包含“上海”的树以及不包含“上海”的树；接着，对于包含“上海”的树，第一划分装置确定该树中维度值“30”的定价标准熵最小，则第一划分装置将包含“上海”的树进一步划分为包含“30”的树和不包含“30”的树；对于不包含“上海”的树，第一划分装置确定维度值“30”的定价标准熵最小，则第一划分装置将不包含“上海”的树进一步划分为包含“30”的树和不包含“30”的树。图3中，“MIN＝X”表示维度值X的定价标准熵最小，“NON-X”表示不包含X，X为维度值，如“NON-上海”表示不包含“上海”。

具体地，第一划分装置根据计算得到的每个节点的定价标准熵，并基于标准熵最小原则，将所述维度树划分为与产品的下一个价格周期相对应的多个定价单元的实现方式包括但不限于：

1)第一划分装置进一步包括第二划分装置(图未示)。第二划分装置根据所述定价标准熵，并基于标准熵最小原则，将所述维度树划分为与所述产品的下一个价格周期相对应的预定数量个定价单元。

例如，预定数量为4，第二划分装置根据所述定价标准熵，并基于标准熵最小原则，先将维度树划分为Tree1和Tree2；接着，第二划分装置根据所述定价标准熵，并基于标准熵最小原则，将Tree1划分为Tree11和Tree12，并将Tree2划分为Tree21和Tree22，并将Tree11、Tree12、Tree21、Tree22作为与产品的下一个价格周期相对应的4个定价单元。

又例如，预定数量为3，第二划分装置根据所述定价标准熵，并基于标准熵最小原则，先将维度树划分为Tree1和Tree2；接着，第二划分装置基于预定规则(如节点数量较多等)选定Tree1，且基于标准熵最小原则，将Tree1划分为Tree11和Tree12，并将Tree11、Tree12、Tree2作为与产品的下一个价格周期相对应的3个定价单元。

2)第一划分装置进一步包括第三划分装置(图未示)。第三划分装置用于根据所述定价标准熵以及预定支持度，并基于标准熵最小原则，将所述维度树划分为与所述产品的下一个价格周期相对应的多个定价单元。

其中，所述预定支持表示预定的定价单元需满足的支持条件，如预定支持度指示销售量大于1000等。

例如，第三划分装置根据产品的每个维度值的定价标准熵，并基于标准熵最小原则，将维度树划分为满足预定支持度的两个树；对于划分得到的每个树，第三划分装置根据产品的每个维度值的定价标准熵，并基于标准熵最小原则，将该树进一步划分为满足预定支持度的两个树；依次类推，支持无法获得满足预定支持度的树。

需要说明的是，当无法将维度树划分为满足预定支持度的定价单元时，可将整个维度树作为一个定价单元。

需要说明的是，所述第一划分装置的上述实现方式1)和2)可以相结合。例如，第一划分装置根据产品的每个维度值的定价标准熵，并基于标准熵最小原则，将维度树划分为满足预定支持度的两个树；对于划分得到的每个树，第一划分装置根据产品的每个维度值的定价标准熵，并基于标准熵最小原则，将该树进一步划分为满足预定支持度的两个树；依次类推，直至无法获得满足预定支持度的树，或者，已通过划分操作获得预定数量的树。

作为第一确定装置2的另一种优选方案，所述第一确定装置2包括第二获得装置(图未示)和第三确定装置(图未示)。第二获得装置用于根据所述周期变化信息以及产品的维度信息，获得与产品相对应的多个维度集合，其中，一个维度集合所包含的各个对象的至少一种周期变化情况相同或者相近；接着，第三确定装置根据所述多个维度集合，确定与产品的下一个价格周期相对应的多个定价单元。

其中，所述周期变化情况包括但不限于价格变化情况、销售量变化情况等，可基于产品的周期变化信息来获得产品的各个维度或维度值的周期变化情况。

其中，所述维度集合中包括的对象可为产品的维度或维度值。优选地，可基于销售量的增加或减少、销售量的增加幅度或减少幅度、价格的提高或降低、价格的提高幅度或降低幅度等来判断哪些维度或维度值的周期变化情况相同或者相近。例如，维度值“上海”对应的销售量增加幅度为15％，维度值“北京”对应的销售量增加幅度为12％，则可认为维度值“上海”和“北京”的周期变化情况相近。

其中，第二获得装置可通过统计分析、聚类等多种方式来根据所述周期变化信息以及产品的维度信息，获得与产品相对应的多个维度集合。

其中，第三确定装置可基于一个或多个维度集合来确定一个定价单元。例如，第三确定装置可直接将一个维度集合作为一个定价单元，或者，当基于一个维度集合所确定的定价单元无法满足预定支持度时，将该维度集合与其他维度集合相结合来确定一个满足预定支持度的定价单元。

需要说明的是，上述举例仅为更好地说明本发明的技术方案，而非对本发明的限制，本领域技术人员应该理解，任何根据所述周期变化信息以及产品的维度信息，确定与产品的下一个价格周期相对应的多个定价单元的实现方式，均应包含在本发明的范围内。

第二确定装置3确定在所述下一个价格周期期间所述多个定价单元中的每个定价单元的价格。

具体地，第二确定装置3可采用多种实现方式来确定在下一个价格周期期间所述多个定价单元中的每个定价单元的价格。

作为一种可选方案，对于所述多个定价单元中的每个定价单元，计算该定价单元的边际收益；根据所述边际收益，确定在所述下一个价格周期期间所述多个定价单元中的每个定价单元的价格。该可选方案将在后续实施例中予以详述。

作为另一种可选方案，对于所述每个定价单元，第二确定装置3根据该定价单元对应的周期变化情况，来提高或降低该定价单元的价格。

例如，第一确定装置2根据产品的销售量变化信息以及维度信息，获得与产品的下一个价格周期相对应的两个定价单元：U1、U2，其中，U1的周期销售量增加，U2的周期销售量减少；第二确定装置3根据U1和U2的周期变化情况，提高U1的价格，并降低U2的价格。

需要说明的是，提高或降低的价格幅度可为固定的或者可调节的，如不同的周期变化情况对应不同的价格幅度。

需要说明的是，上述举例仅为更好地说明本发明的技术方案，而非对本发明的限制，本领域技术人员应该理解，任何确定在所述下一个价格周期期间所述多个定价单元中的每个定价单元的价格的实现方式，均应包含在本发明的范围内。

需要说明的是，每当产品的一个价格周期结束，便触发第一获得装置1、第一确定装置2和第二确定装置3执行操作来确定下一个价格周期所对应的多个定价单元以及每个定价单元的价格。需要进一步说明的是，可在产品的第二个价格周期结束之后，基于本实施例的方案来动态调整产品价格；优选地，产品在其第一个价格周期期间的价格通常为预先确定的，产品在其第二个价格周期期间的价格可为预先确定或者基于第一个价格周期的周期数据所确定的。

现有技术中，产品的运营方通常基于人工分析方式来实现产品的定价或调价，如人工分析产品的各个维度、当前份额数据、定价敏感度(历史环比数据经验)等，以基于分析结果做出定价或调价决策。然而，该人工分析方式需要持续投入专业化人力，人力成本高，且主要在历史统计数据的基础上基于经验进行判断，没有一个标准可靠的判断方案，使得其分析结果无法做到非常精确，进一步导致效果较差。

目前还存在基于机器学习来对单个产品进行定价的方案，本发明发现该方案需要收集大量历史数据，且要求长周期，无法适用于所有产品。

根据本实施例的方案，能够自动化调整产品价格，极大地减少了人工投入，节约了人力成本；当产品的当前价格周期结束时，可根据产品在当前价格周期与上一个价格周期的周期数据，以及产品的维度信息，来确定与产品的下一个价格周期相对应的多个定价单元，从而进一步确定该多个定价单元中的每个定价单元的价格，使得每个价格周期的定价单元是动态确定的，且通过可变的定价单元，能够自动识别影响价格敏感度的关键要素，实现产品的差异化定价，提升整体目标；通过周期迭代，能够很好的应对市场/竞品的策略，且能够适用于任何产品。

图7为本发明另一个实施例的用于动态调整产品价格的装置的结构示意图。根据本实施例的动态定价装置包括第一获得装置1、第一确定装置2和第二确定装置3，其中，所述第二确定装置3进一步包括第二计算装置31和第四确定装置32。其中，所述第一获得装置1和第一确定装置2已在参照图6所示实施例中予以详述，在此不再赘述。

对于多个定价单元中的每个定价单元，第二计算装置31计算该定价单元的边际收益。

其中，第二计算装置31可基于以下公式来计算定价单元的边际收益：

定价单元的边际收益＝|Δ周期销售量/Δ周期价格|

第四确定装置32用于根据计算得到的边际收益，确定在下一个价格周期期间所述多个定价单元中的每个定价单元的价格。

具体地，第四确定装置32根据计算得到的边际收益，确定在下一个价格周期期间所述多个定价单元中的每个定价单元的价格的实现方式包括但不限于：

1)第四确定装置32进一步包括第五确定装置(图未示)。第五确定装置用于根据所述边际收益以及预设限制信息，确定在所述下一个价格周期期间所述多个定价单元中的每个定价单元的价格。

其中，所述预设限制信息包括任何预先设定的与产品的销售相关的限制信息，优选地，所述预设限制信息包括但不限于：预设预算信息、预设ROI(Return On Investment，投资回报率)信息。其中，所述预设预算信息包括任何与产品预算(也即补贴)相关的限制信息，如为产品投入的总预算、为每个价格周期投入的预算等。其中，所述预设ROI信息包括任何与ROI相关的限制信息，如目标ROI等。

优选地，第五确定装置进一步包括排序装置(图未示)和第一定价装置(图未示)。排序装置用于按照所述边际收益的大小对所述多个定价单元进行排序，获得定价单元队列；第一定价装置用于根据所述预设限制信息以及预定补贴规则，从所述定价单元队列中边际收益较大的一端依次不放回地获取一个定价单元并增加补贴，和/或，从所述定价单元的另一端依次不放回地获取一个定价单元并减少补贴，从而可确定每个定价单元的价格。

作为一个示例，排序装置按照所对应的边际收益从大到小对所确定的多个定价单元进行排序，得到如图5中所示的定价单元队列：定价单元1、定价单元2、…、定价单元n，其中，|△出票/△补贴|表示定价单元的边际收益。第一定价装置执行以下操作：

i)若当前ROI大于目标ROI，第一定价装置从定价单元队列的前端依次不放回地获取一个定价单元，并增加所获取得定价单元的补贴，直至当前ROI小于目标ROI，执行操作ii)；若定价单元队列为空，操作结束。其中，当增加一个定价单元的补贴后，当前RO1＝(△总流水+单元流水)/(△总补贴+单元补贴)，其中，△总流水为整体出票量的变化，单元流水为该定价单元的出票量，△总补贴为整体补贴的变化，单元补贴为该定价单元的补贴。

ii)若当前ROI小于目标ROI，第一定价装置从定价单元队列的后端依次不放回地获取一个定价单元，并减少所获取的定价单元的补贴，直至当前ROI大于目标ROI，执行操作i)；若定价单元队列为空，操作结束。其中，当减少一个定价单元的补贴后，当前RO1＝(△总流水-单元流水)/(△总补贴-单元补贴)。

则当操作结束后，对于每个定价单元，第一定价装置可基于该定价单元所增加或减少的补贴来确定该定价单元的价格。

2)第四确定装置32进一步包括第二定价装置(图未示)。第二定价单元每次从所述多个定价单元中不放回地获取边际收益的绝对值最高和最低的两个定价单元，并对该两个定价单元执行以下操作：

降低该两个定价单元中所对应的边际收益的绝对值最低的定价单元的价格，并提高该两个定价单元中的另一个定价单元的价格，其中，所降低的价格数值与所提高的价格数值相同。

优选地,每次不放回地获取两个定价单元后所降低或提高的价格不同，如第一次降低或提高的价格为10元,第二次降低或提高的价格为5元等。

作为一个示例，第一确定装置2确定与产品的下一个价格周期相对应的四个定价单元：R1、R2、R3、R4。第二计算装置31计算得到上述四个定价单元的边际收益分别为：T1、T2、T3、T4，且T1<T2<T3<T4。第二定价装置先从该四个定价单元不放回地获取T1和T4(T1的边际收益最低，T4的边际收益最高)，并将T1的价格降低5元，将T4的价格提高5元；接着，第二定价装置取剩下的T2和T3，并将T2的价格降低4元，将T3的价格提高4元。

需要说明的是，本实现方式中，若当前仅剩一个定价单元，则可不改变该定价单元的价格，或者基于预定规则来提高或降低该定价单元的价格。

需要说明的是，上述举例仅为更好地说明本发明的技术方案，而非对本发明的限制，本领域技术人员应该理解，任何根据所述边际收益，确定在所述下一个价格周期期间所述多个定价单元中的每个定价单元的价格的实现方式，均应包含在本发明的范围内。

根据本实施例的方案，能够根据计算得到的每个定价单元的边际收益，来确定在产品的下一个价格周期期间每个定价单元的价格；并且，能够进一步结合预设限制信息，来确定每个定价单元的价格，以在限定的条件下实现目标最大化(如流水最大，回报率最高等)。

本发明还提供了一种用于动态调整产品价格的设备，该设备包括：

一个或多个处理器，

存储器，存储有一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现上述用于动态调整产品价格的方法。

图8示出了根据本发明的用于动态调整产品价格的设备的一个实现方式的示意图。该设备400包括存储器410和处理器420。存储器410存储有一个或多个程序，当所述一个或多个程序被处理器420执行时，处理器420实现上述用于动态调整产品价格的方法。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。***权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

Claims (17)

1.一种用于动态调整产品价格的方法，其中，该方法包括：

当产品的当前价格周期结束时，根据所述产品在当前价格周期与上一个价格周期的周期数据，获得所述产品的周期变化信息；

根据所述周期变化信息以及所述产品的维度信息，确定与所述产品的下一个价格周期相对应的多个定价单元；

确定在所述下一个价格周期期间所述多个定价单元中的每个定价单元的价格；

所述根据所述周期变化信息以及所述产品的维度信息，确定与所述产品的下一个价格周期相对应的多个定价单元，包括：

根据所述产品的维度信息，构造所述产品的维度树；

根据所述周期变化信息，计算所述维度树中的每个维度值所对应的定价标准熵；

根据所述定价标准熵，并基于标准熵最小原则，将所述维度树划分为与所述产品的下一个价格周期相对应的多个定价单元。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述定价标准熵，并基于标准熵最小原则，将所述维度树划分为与所述产品的下一个价格周期相对应的多个定价单元的步骤包括：

根据所述定价标准熵，并基于标准熵最小原则，将所述维度树划分为与所述产品的下一个价格周期相对应的预定数量个定价单元。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述定价标准熵，并基于标准熵最小原则，将所述维度树划分为与所述产品的下一个价格周期相对应的多个定价单元的步骤包括：

根据所述定价标准熵以及预定支持度，并基于标准熵最小原则，将所述维度树划分为与所述产品的下一个价格周期相对应的多个定价单元。

4.根据权利要求1的方法，其中，所述确定在所述下一个价格周期期间所述多个定价单元中的每个定价单元的价格的步骤包括：

对于所述多个定价单元中的每个定价单元，计算该定价单元的边际收益；

根据所述边际收益，确定在所述下一个价格周期期间所述多个定价单元中的每个定价单元的价格。

5.根据权利要求4的方法，其中，所述根据所述边际收益，确定在所述下一个价格周期期间所述多个定价单元中的每个定价单元的价格的步骤包括：

根据所述边际收益以及预设限制信息，确定在所述下一个价格周期期间所述多个定价单元中的每个定价单元的价格。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述预设限制信息包括以下至少一项：

- 预设预算信息；

- 预设ROI信息。

7.根据权利要求5所述的方法，其中，所述根据所述边际收益以及预设限制信息，确定在所述下一个价格周期期间所述多个定价单元中的每个定价单元的价格的步骤包括：

按照所述边际收益的大小对所述多个定价单元进行排序，获得定价单元队列；

根据所述预设限制信息以及预定补贴规则，从所述定价单元队列中边际收益较大的一端依次不放回地获取一个定价单元并增加补贴，和/或，从所述定价单元的另一端依次不放回地获取一个定价单元并减少补贴。

8.根据权利要求4的方法，其中，所述根据所述边际收益，确定在所述下一个价格周期期间所述多个定价单元中的每个定价单元的价格的步骤包括：

每次从所述多个定价单元中不放回地获取边际收益的绝对值最高和最低的两个定价单元，并对该两个定价单元执行以下操作：

降低该两个定价单元中所对应的边际收益的绝对值最低的定价单元的价格，并提高该两个定价单元中的另一个定价单元的价格，其中，所降低的价格数值与所提高的价格数值相同。

9.一种用于动态调整产品价格的装置，其中，该装置包括：

用于当产品的当前价格周期结束时，根据所述产品在当前价格周期与上一个价格周期的周期数据，获得所述产品的周期变化信息的装置；

用于根据所述周期变化信息以及所述产品的维度信息，确定与所述产品的下一个价格周期相对应的多个定价单元的装置；

用于确定在所述下一个价格周期期间所述多个定价单元中的每个定价单元的价格的装置；

用于根据所述周期变化信息以及所述产品的维度信息，确定与所述产品的下一个价格周期相对应的多个定价单元的装置，包括：

用于根据所述产品的维度信息，构造所述产品的维度树的装置；

用于根据所述周期变化信息，计算所述维度树中的每个维度值所对应的定价标准熵的装置；

用于根据所述定价标准熵，并基于标准熵最小原则，将所述维度树划分为与所述产品的下一个价格周期相对应的多个定价单元的装置。

10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述用于根据所述定价标准熵，并基于标准熵最小原则，将所述维度树划分为与所述产品的下一个价格周期相对应的多个定价单元的装置包括：

用于根据所述定价标准熵，并基于标准熵最小原则，将所述维度树划分为与所述产品的下一个价格周期相对应的预定数量个定价单元的装置。

11.根据权利要求9所述的装置，其中，所述用于根据所述定价标准熵，并基于标准熵最小原则，将所述维度树划分为与所述产品的下一个价格周期相对应的多个定价单元的装置包括：

用于根据所述定价标准熵以及预定支持度，并基于标准熵最小原则，将所述维度树划分为与所述产品的下一个价格周期相对应的多个定价单元的装置。

12.根据权利要求9的装置，其中，所述用于确定在所述下一个价格周期期间所述多个定价单元中的每个定价单元的价格的装置包括：

用于对于所述多个定价单元中的每个定价单元，计算该定价单元的边际收益的装置；

用于根据所述边际收益，确定在所述下一个价格周期期间所述多个定价单元中的每个定价单元的价格的装置。

13.根据权利要求12的装置，其中，所述用于根据所述边际收益，确定在所述下一个价格周期期间所述多个定价单元中的每个定价单元的价格的装置包括：

用于根据所述边际收益以及预设限制信息，确定在所述下一个价格周期期间所述多个定价单元中的每个定价单元的价格的装置。

14.根据权利要求13所述的装置，其中，所述预设限制信息包括以下至少一项：

- 预设预算信息；

- 预设ROI信息。

15.根据权利要求13所述的装置，其中，所述用于根据所述边际收益以及预设限制信息，确定在所述下一个价格周期期间所述多个定价单元中的每个定价单元的价格的装置包括：

用于按照所述边际收益的大小对所述多个定价单元进行排序，获得定价单元队列的装置；

用于根据所述预设限制信息以及预定补贴规则，从所述定价单元队列中边际收益较大的一端依次不放回地获取一个定价单元并增加补贴，和/或，从所述定价单元的另一端依次不放回地获取一个定价单元并减少补贴的装置。

16.根据权利要求12的装置，其中，所述用于根据所述边际收益，确定在所述下一个价格周期期间所述多个定价单元中的每个定价单元的价格的装置包括：

用于每次从所述多个定价单元中不放回地获取边际收益的绝对值最高和最低的两个定价单元，并对该两个定价单元执行以下操作的装置：

降低该两个定价单元中所对应的边际收益的绝对值最低的定价单元的价格，并提高该两个定价单元中的另一个定价单元的价格，其中，所降低的价格数值与所提高的价格数值相同。

17.一种设备，包括：

一个或多个处理器，

存储器，存储有一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1到8中任一所述的方法。

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