项目背景
在数字经济环境下，消费者面对多个电商平台时，往往需要花费大量时间手动比对价格。这不仅效率低下，还容易遗漏隐藏优惠。利用人工智能技术构建全网比价系统，能够从海量数据中自动提取商品信息，分析价格趋势，为用户提供最优交易方案。
核心架构
系统主要包含数据采集、清洗、分析及展示四个环节：
- 数据采集：从各平台抓取商品名称、价格、规格及评价等关键信息。
- 数据清洗：剔除无效或异常数据，确保输入质量。
- 价格分析：运用机器学习识别价格波动规律。
- 用户界面：以直观图表呈现比较结果。
graph LR A[数据采集] --> B(数据清洗) B --> C{价格分析} C --> D[价格比较] D --> E{用户界面}
算法逻辑与实现
价格预测模型
预测未来价格走势是系统的核心能力之一。我们通常采用回归模型，例如线性回归，来拟合历史数据。
数学模型： $$ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + ... + \beta_nx_n + \epsilon $$
其中 $y$ 代表预测价格，$x$ 为商品属性特征，$\beta$ 为模型参数，$\epsilon$ 为误差项。通过最小二乘法估计参数，使预测值与实际值的误差平方和最小。
价格比较策略
比较不同平台的同类商品需要解决两个问题：一是商品匹配，二是价格计算。
- 数据获取：实时拉取多平台商品信息。
- 属性匹配：基于品牌、型号、规格等字段进行模糊匹配，确保对比的是同一商品。
- 结果排序：根据价格、运费、评分等权重综合排序，输出最优选。
代码实战
下面是一个基于 Python 和 scikit-learn 的简单实现示例。这段代码展示了如何加载数据、划分训练集以及训练线性回归模型。
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 加载本地 CSV 数据
data = pd.read_csv('商品数据.csv')
# 提取特征和目标变量
# 注意：实际场景中需对类别型特征（如品牌）进行编码处理
X = data[['商品类别', '品牌', '尺寸', '颜色']]
y = data['价格']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=, random_state=)
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
()
