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申请/专利权人：北京科技大学;北京科技大学顺德研究生院

摘要：本发明公开了一种基于DeepFM模型的二手车价格评估方法，包括：将二手车交易数据作为输入数据；二手车数据中属性特征进行特征分割；对二手车的三类特征进行分别预处理；将同一辆二手车预处理之后的属性特征排列为一行，构成一个行向量；将所有二手车的数据按行排列拼接，构成二手车数据矩阵；对二手车数据矩阵中的数值特征进行数据降维，得到数据矩阵；将二手车数据价格作为标签拼接到对应二手车价格行末尾；构建DeepFM网络；将得到的二手车数据矩阵输入到DeepFM模型中进行训练，得到模型的参数；将得到的二手车数据矩阵输入到DeepFM模型中进行价格预估。本发明的优点是：提高了二手车价格评估地精确度，减少了工作量，降低特征维数，节约内存及运算时间。

主权项：1.一种基于DeepFM模型的二手车价格评估方法，其特征在于，包括以下步骤：1将历史二手车交易数据作为输入数据；历史二手车交易数据包括二手车属性特征数据xorigin及交易价格y，其中属性特征包括车辆注册日期、车辆交易日期、车型、汽车品牌、车身类型、燃油类型、变速箱类型、发动机功率、汽车里程数、车辆地区；2将二手车数据中属性特征进行特征分割，分割为三类特征：数值特征、高基数类别特征和低基数类别特征；3对二手车的三类特征进行分别预处理；预处理包括：数据清洗、缺失值填补、特征编码和数据标准化；4将同一辆二手车预处理之后的属性特征排列为一行，构成一个行向量x；5将所有二手车的数据xi按行排列拼接，构成二手车数据矩阵；6对二手车数据矩阵X中的数值特征进行数据降维，得到数据矩阵X'；7将二手车数据价格作为标签拼接到对应二手车向量行末尾；8构建DeepFM模型，用于评估二手车价格；9将用于模型训练的二手车数据经过1-7步骤，将得到的二手车数据矩阵输入到DeepFM模型中进行训练，将得到模型的参数及用于二手车价格预估的网络模型；10将需要进行预估的二手车数据经过1-6步骤,将得到的二手车数据矩阵输入到DeepFM模型中进行价格预估。

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