Hybrid intelligent system prototype for mass appraisement of market value

Abstract


A hybrid approach combining machine learning and expert assessment is proposed for mass assessment of the market value of objects presented on the secondary market. The approach was tested using the example of assessment of used passenger vehicles. The developed prototype of an intelligent system is described, including a module for collecting and processing market data, the CatBoost model, and a mechanism for "secondary labeling" of data with the participation of professional experts. The novelty lies in the organizational model of interaction with experts - professional market participants and dynamic refinement of the model due to the assessment of readiness for bargaining. As a result of testing the prototype, an accuracy of MAPE ≈ 9.8% was achieved, which allows using the system in banking, insurance and appraisal activities. Directions for further development are discussed, including NLP and CV analysis of ads.

Full Text

8

About the authors

E. A Mezin

Perm National Research Polytechnic University; Mezeks.Information Systems

References

  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.

Statistics

Views

Abstract - 20

PDF (Russian) - 5

Refbacks

  • There are currently no refbacks.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies