[发明专利]一种基于回归算法的艺术品价格智能评估与预测方法在审
| 申请号： | 201810660306.8 | 申请日： | 2018-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN110634008A | 公开（公告）日： | 2019-12-31 |
| 发明（设计）人： | 杜小军;杜跃天 | 申请（专利权）人： | 江苏中润普达信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q30/08;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 224005 江苏省盐城市城南新区*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及艺术品评估与预测技术领域，尤其是一种基于回归算法的艺术品价格智能评估与预测方法，包括以下步骤：S1：动态回归预测价，首先根据艺术家对艺术品的报价轨迹和艺术品的历史价格轨迹做出动态评估；S2：初级评估价；S3：精确评估价，对影响艺术品价格的外部主要因素进行分类和描述，同样运用区分度模型训练得到每一分项对艺术品价格的边际贡献率，通过加权形成精确评估模型。该方法能够控制数据质量，来反映市场的一方面的状态，还能够实现对艺术品产业的风险预警及预测，利用该方法实现艺术品产业以及产品的价格的预测及风险的预警，实现艺术品产业的风向标的参考指数及指标，能够推动艺术品市场回归诚信轨道。 | ||
| 搜索关键词： | 艺术品 预测 回归 艺术品市场 动态评估 风险预警 控制数据 历史价格 模型训练 评估模型 预测技术 贡献率 区分度 评估 算法 加权 报价 预警 参考 智能 分类 风向 轨道 外部 | ||
【主权项】：
1.一种基于回归算法的艺术品价格智能评估与预测方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：动态回归预测价，首先根据艺术家对艺术品的报价轨迹和艺术品的历史价格轨迹做出动态评估，具体步骤如下：/n根据实际需要追踪艺术家一个类型的多个艺术作品的历史轨迹，然后通过对其拍卖价、自己报价以及市场交易价的多种价格进行加权平均和线性回归分析，得到具体一位艺术家这一个类型的艺术品的基础的价位，再根据艺术品相关指标评估具体一个艺术品的价格；/nS2：初级评估价，具体步骤如下：/n(1)、对影响艺术品价格的内部主要因素进行分类和描述，对艺术品的静态分项数据，运用区分度模型训练得到每一分项对艺术品价格的边际贡献率，通过加权形成初级评估模型；/n(2)、然后将艺术品的各个分项的系数加总再乘以动态评估价得到初级评估价，且系数并非边际贡献率，具体为分项的值所对应的系数值；/nS3：精确评估价，对影响艺术品价格的外部主要因素进行分类和描述，同样运用区分度模型训练得到每一分项对艺术品价格的边际贡献率，通过加权形成精确评估模型，具体步骤如下：/nA、通过对艺术品的动态历史价格轨迹和静态分项数据统一做的初级评估价，从而能够得到具体艺术品的基本价位；/nB、然后根据艺术品的外部数据，利用“三阶段加权线性回归决策树模型”，对作品或作家的这些特殊数据信息做出权重系数的评估，对外部数据进行加权，以初级评估价作为基准价，最终计算得到比较精确的评估价。/n
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