基于优化KNN算法的线上拍卖价格预测模型

• 作者: 严广乐 冯璠
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: KNN 遗传算法 线上拍卖 价格预测
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 40-43,47
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3819字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2015.03.011

摘要

利用相似而已成交的其他拍卖可对正在进行的线上拍卖进行最终成交价格预测,但要使预测精度得到提高,需要相关属性特征对最终成交价格的影响程度信息.为此构建了一种遗传算法与K-最近邻(K-nearest neighbor)算法相结合的价格预测模型,采用遗传算法和交叉验证搜索出特征变量相对成交价格的最优权重,将最优权重加入相似度计算以决定最近邻并获得价格预测.通过利用ebay API获得真实线上拍卖数据进行实例研究,实验结果表明:该模型可以有效找出富含信息的特征变量,与传统算法比较明显提高了价格模型的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	严广乐	上海理工大学管理学院	175	1923	20.0	38.0
2	冯璠	上海理工大学管理学院	1	1	1.0	1.0