[发明专利]一种基于数据挖掘的闲置衣物估值系统及方法

摘要

本发明提供一种基于数据挖掘的闲置衣物估值系统及方法，该方法获取闲置衣物的特征数据组，对影响价格的非量化特征数据进行有量纲化处理、获取各个商品特征对商品二手价格影响的特征权重，得到闲置衣物的二手价格计算的方式，给予买卖双方符合市场性的二手商品价值预期，平衡双方在交易时的价值认知差。进而提高买卖双方双向交易体验。

主权项

1.一种基于数据挖掘的闲置衣物估值系统，其特征在于，包括：数据获取单元，获取闲置衣物的特征数据组，特征数据组内的特征数据包括但不限于对应该闲置衣物的购买价格、品牌分类、季节、性别、磨损程度、面料、款式以及购入时间；衣物数据库，存储数据获取单元获取的特征数据组，并内置对应闲置衣物的至少一特征数据组；数据整理单元，整理归类衣物数据库内的特征数据组，至少包括：删除缺少两个以上特征数据的特征数据组，以及归类具有相同特征数据的特征数据组；数据归一单元，梯度归一该闲置衣物的购买价格，获取对应该闲置衣物的梯度标准购买价格；特征抽象单元，量化非量化特征数据，得到非量化特征数据的特征权重，其中非量化特征数据包括品牌分类、季节、性别、磨损程度、面料、款式以及购入时间；数据线性回归单元，将闲置衣物的特征权重和梯度标准购入价格代入线性回归模型中，结合梯度下降公式，计算得到对应特征数据的回归系数，得到估值公式，估值公如下：y＝x(0.393x1+0.081x2+0.158x3+0.158x4+0.171x5+0.031x6)，其中x为购入价格、x1为品牌、x2为磨碎程度、x3为性别、x4为款式、x5为购入时间、x6为面料。