利用人工智能技术对零售商品进行动态定价的方法

本发明公开了一种利用人工智能技术对零售商品进行动态定价的方法，包括以下步骤，收集与零售商品相关的数据，包括内部销售数据和外部市场数据；对收集的数据进行清洗、去噪和归一化处理，计算零售商品各类销售数据与收益之间的关联值，从而提取关键特征，构建能够影响商品定价的特征集；使用深度强化学习算法，基于特征集训练动态定价模型；将最新数据输入模型，模型预测初步价格，根据业务规则，自动调整商品价格；定期评估定价策略的效果，并根据市场反馈调整模型参数。该方法能够实现价格的动态调整，快速响应市场变化，提高定价的科学性和准确性。