基于人工智能的新商品价格预测方法

本发明公开了一种基于人工智能的新商品价格预测方法，包括以下步骤，商品信息采集；采集目标商品以及参考商品的商品属性信息；计算目标商品各属性区别值；获取目标商品与参考商品的各属性的变化特征，按预定分级因映射为区别值X1；获取目标商品各属性权重；基于历史样本数据，通过统计或机器学习方法自动估计各属性对价格的影响力系数Y1；根据区别值X1以及影响力系数Y1计算出目标商品客观区别化指数PDV；以标准化后的PDV及相关样本数据为输入，构建价格预测模型，采用人工智能算法进行训练和优化，得到目标商品的价格预测结果。该方法能够在缺乏历史销售数据的情况下对新商品进行科学定价，解决传统方法对历史数据依赖过大的问题。