Прототип гибридной интеллектуальной системы массовой оценки рыночной стоимости

Аннотация


Предложен гибридный подход, сочетающий машинное обучение и экспертную оценку, для массовой оценки рыночной стоимости объектов, представленных на вторичном рынке. Апробация подхода выполнена на примере оценки подержанных легковых транспортных средств. Описан разработанный прототип интеллектуальной системы, включающий модуль сбора и обработки рыночных данных, модель CatBoost, а также механизм «вторичной разметки» данных с участием профессиональных экспертов. Новизна заключается в организационной модели взаимодействия с экспертами – профессиональными участниками рынка и динамическом уточнении модели за счет оценки готовности к торгу. В результате тестирования прототипа достигнута точность на уровне MAPE ≈ 9,8 %, что позволяет использовать систему в банковской, страховой и оценочной деятельности. Обсуждаются направления дальнейшего развития, включая NLP и CV-анализ объявлений.

Полный текст

8

Об авторах

Е. А Мезин

Пермский национальный исследовательский политехнический университет; Мезекс.Информационные системы

Список литературы

  1. Ponmalar, P. Review on the Pre-owned Car Price Determination using ML Approaches / P. Ponmalar, А. Christinal // Proceedings of 2022 International Conference on Artificial Intelligence and Smart Systems (ICAISS). – IEEE, 2022. – P. 274–278. doi: 10.1109/ICAISS55157.2022.10010958
  2. Satapathy, S.K. An Automated Car Price Prediction System Using Effective ML Techniques / S.K. Satapathy, R. Vala, S. Virpariya // Proceedings of 2022 International Conference on Inventive Computation and Information Technologies (CISES). – IEEE, 2022. – P. 402–408. doi: 10.1109/CISES54857.2022.9844350
  3. Han, S., Second-hand Car Price Prediction Based on a Mixed-Weighted Regression Model / S. Han, J. Qu, J. Song, Z. Liu // Proceedings of 2022 7th International Conference on Big Data Analysis (ICBDA). – IEEE, 2022. – P. 90–95. doi: 10.1109/ICBDA55095.2022.9760371
  4. Automobile Price Prediction using Regression Models / R. Gupta, A. Sharma, V. Anand, S. Gupta // Proceedings of 2022 International Conference on Information and Communication Technology (ICICT). – IEEE, 2022. – P. 410–416. doi: 10.1109/ICICT54344.2022.9850657
  5. Shah, S. Imputing Missing Values for Dataset of Used Cars / S. Shah, M. Telrandhe, P. Waghmode, S. Ghane // Proceedings of 2022 International Conference on Asian Convergence Technology (ASIANCON). – IEEE, 2022. – P. 1–5. doi: 10.1109/ASIANCON55314.2022.9908600
  6. Li, Y. Research on Used Car Price Prediction Based on RF and LightGBM / Y. Li, Y. Li, Y. Liu // Proceedings of 2022 International Conference on Data Science and Computer Application (ICDSCA). – IEEE, 2022. – P. 539–543. doi: 10.1109/ICDSCA56264.2022.9988116
  7. Li, L. Research on Used Car Price Prediction Based on Stacking Model Fusion / L. Li, Z. Ye // Proceedings of 2022 International Conference on Information Network and Communication (ICINC). – IEEE, 2022. – P. 86–90. doi: 10.1109/ICINC58035.2022.00025
  8. Sutaria, R. Auto-Price Forecast: Analysis of Car Value Trends / R. Sutaria, R. Jain // Proceedings of 2023 International Conference on Emerging Trends in Engineering and Technology (INCET). – IEEE, 2023. – P. 1–6. doi: 10.1109/INCET57972.2023.10170263
  9. Ifthikar, A. Valuation of Used Vehicles: A Computational Intelligence Approach / A. Ifthikar, K. Vidanage // Proceedings of 8th International Conference on Intelligent Systems, Modelling and Simulation (ISMS). – IEEE, 2018. – P. 7–10. doi: 10.1109/ISMS.2018.00011
  10. Narayana, C.V. Machine Learning Techniques to Predict the Price of Used Cars / C.V. Narayana, C.L. Likitha, S. Bademiya, K. Kusumanjali // Proceedings of 2021 International Conference on Emerging Smart Computing and Informatics (ICESC). – IEEE, 2021. – P. 1680–1687. doi: 10.1109/ICESC51422.2021.9532845
  11. Чепыгов, Е.А. Разработка интеллектуальной информационной системы для онлайн-оценки стоимости транспортного средства / Е.А. Чепыгов // Информационные технологии и математическое моделирование высокотехнологичных систем: материалы Всероссийской конф. с междунар. участием, Москва, 13–17 апреля 2020 года. – М.: РУДН, 2020. – С. 218–222.
  12. Дубровский, И.А. Автоматический расчет статистических параметров выборки / И.А. Дубровский // Вестник аритмологии. – 2015. – № 80. – С. 63–66.
  13. Субботин, А.В. Использование искусственных нейронных сетей в задаче оценки стоимости автомобиля марки «KIA» / А.В. Субботин, А.А. Рукавишников, П.В. Корчем-ный // Концепция «общества знаний» в современной науке: сб. ст. Междунар. науч.-практ. конф. – Стерлитамак: Агентство междунар. исследований, 2019. – С. 193–195. – EDN SFCAGA.
  14. Трифонов, Н.Ю. Оценка стоимости автомобильных транспортных средств / Н.Ю. Трифонов, Б.А. Романов // Автотранспортное предприятие. – 1998. – № 4 (16). – С. 40–43. – EDN VENDFP.
  15. Хитяев, Е.А. Статистический анализ автомобильного рынка России / Е.А. Хи-тяев // Информационно-телекоммуникационные технологии и математическое моделирование высокотехнологичных систем: материалы Всероссийской конф. с междунар. участием. – М.: РУДН, 2021. – С. 492–496. – EDN KDWVJH.
  16. Разработка и тестирование прототипа системы оценки стоимости транспортных средств на основе анализа Big Data с учетом факторов нестабильности рынков для автоматизации деятельности финансовых институтов: отчет о НИОКР (заключительный) / В.Ф. Гараев, А.А. Колчанов, Д.В. Белов, Е.А. Мезин, Е. А. Денисов; Мезекс.Информа-ционные системы; Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-техни-ческой сфере. Рег. № ЕГИСУ НИОКТР 223101200012-2. – Пермь: Мезекс.Информа-ционные системы. – 157 с.
  17. Алексеева И.Е. Декомпозиция ценообразующих факторов на основе статистического анализа экспертных оценок их значимости / И.Е. Алексеева, Е.А. Мезин, А.О. Алексеев // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектронника». – 2025. – Т. 25, № 3. – С. 53–63.
  18. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023663596 Российская Федерация. Приложение оценки стоимости транспортных средств: № 2023662797 : заявл. 21.06.2023 : опубл. 26.06.2023 / Е.А. Мезин ; заявитель ООО «Мезекс. Информационные системы». – EDN ZLRFPZ.
  19. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2023621200 Российская Федерация. База данных оценки стоимости транспортных средств: № 2023620927 : заявл. 03.04.2023 : опубл. 13.04.2023 / Е.А. Мезин ; заявитель ООО «Мезекс. Информационные системы». – EDN UBLNFI.

Статистика

Просмотры

Аннотация - 20

PDF (Russian) - 4

Ссылки

  • Ссылки не определены.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах