(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211009182.X (22)申请日 2022.08.23 (71)申请人 易元数字 （北京） 大 数据科技有限公 司 地址 100037 北京市西城区阜成门外大街2 号B23 （21） 层1- 34-2301 (72)发明人 蒋齐琛　祁煜琨　周以重　周文昭　 索朝辉　 (74)专利代理 机构 北京安瑞克专利代理事务所 (特殊普通 合伙) 11902 专利代理师 焦丽 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 书画价值评估方法及装置 (57)摘要 本申请提供了一种书画价值评估方法及装 置， 所述方法包括： 获取待训练样本数据， 所述待 训练样本数据为书画历史交易数据； 提取所述待 训练样本数据的特征变量， 并对 所述特征变量进 行清洗处理； 利用所述特征变量训练特征价格模 型， 基于所述特征价格模型对书画价值进行评 估。 本申请利用大量真实的书画交易数据作为样 本数据来训练特征价格模型， 并对 该模型进行检 验优化操作， 从实验数据可 以看出， 利用本发明 获得的特征价格模型对书画的价格进行评估， 能 够获得较为 准确， 客观的评估结果。 权利要求书2页 说明书13页 附图4页 CN 115099879 A 2022.09.23 CN 115099879 A 1.一种书画价值评估方法， 所述方法用于评估书画价格趋势， 其特征在于， 所述方法包 括： 获取待训练样本数据， 所述待训练样本数据为书画历史 交易数据； 提取所述待训练样本数据的特征变量， 并对所述特征变量进行清洗处理， 所述特征变 量包括： 书画作者个人影响度取值， 书画自身特 征值， 书画交易特 征值； 利用所述特 征变量训练特 征价格模型， 所述模型如下： ， 其中， Pi,t为书画i在第t时期的价格； Xk,i,t表示书画i在第 t时期第k个特征值， 如果特征 值为哑变量， 则当书画具有该特征时， X取值为1， 否则 取值为0， 如果特征为连续变量， 则采 用该变量的对数形式； αk为书画第k个特征的隐含价格； timei,t为书画i的成交时间， 如果在 第t时期成交， 则time取值为1， 否则取值为0； βt为时间对书画价格的边际影响； εi,t为模型 误差项， 服从均值 为0的正态分布， 所述K及T均为 正整数， c为常数项； 基于所述特 征价格模型对书画价 值进行评估； 其中， 所述书画作者个人影响度取值确定方法包括： 当书画作者属于第 一分类， 则按照虚拟变量处理方式确定所述书画作者个人影响度 取 值； 当书画作者属于第二分类， 则按照如下公式计算所述书画作者个人影响度取值 其中pi,y为书画作者y第i幅作品的销售价格， pi,y‑1为参照书画作者y ‑1第i幅作品的销 售价格， n和m分别为书画作者y和参照书画作者y ‑1的作品数量， Xk,i,y为书画作者第i幅作品 的第k个特 征的值； Xk,i,y‑1为参照书画作者y ‑1第i幅作品的第k个特 征的值。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 利用所述特征变量训练特征价格模型后， 所 述方法还 包括： 对所述特征价格模型进行检验操作， 并根据检验结果去除异常样本数据以及更新所述 特征价格模型； 其中， 所述基于所述特 征价格模型对书画价 值进行评估的步骤 包括： 基于更新后的特 征价格模型对书画价 值进行评估。 3.如权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述检验操作包括以下至少一个： 正态性检验、 拟合优度检验， 模型显著性检验， 和解释变量的显著性检验。 4.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述特征价格模型对书画价值进行 评估的步骤 包括： 根据所述特征价格模型输出的βt， 利用公式P_indext= exp( βt)*100计算书画的价格指 数， 其中P_i ndext表示t期书画的价格指数， 10 0表示定基期。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115099879 A 25.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述书画自身特 征值包括： 尺寸， 幅式、 题材以及款印。 6.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述书画交易特 征值包括： 拍卖行， 拍卖时间。 7.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 根据书画作者的作品数量确定书画作者所属的分类， 其中， 作品数量大于预设阈值， 则将书画作者划分入第一分类， 否则划分入第二分类。 8.一种书画价值评估装置， 所述装置用于评估书画价格趋势， 其特征在于， 所述装置包 括： 获取单元， 用于获取待训练样本数据， 所述待训练样本数据为书画历史 交易数据； 特征提取单元， 用于提取所述待训练样本数据的特征变量， 并对所述特征变量进行清 洗处理， 所述特 征变量包括： 书画作者个人影响度取值， 书画自身特 征值， 书画交易特 征值； 模型训练单 元， 用于利用所述特 征变量训练特 征价格模型， 所述模型如下： ， 其中， Pi,t为书画i在第t时期的价格； Xk,i,t表示书画i在第 t时期第k个特征值， 如果特征 值为哑变量， 则当书画具有该特征时， X取值为1， 否则 取值为0， 如果特征为连续变量， 则采 用该变量的对数形式； αk为书画第k个特征的隐含价格； timei,t为书画i的成交时间， 如果在 第t时期成交， 则time取值为1， 否则取值为0； βt为时间对书画价格的边际影响； εi,t为模型 误差项， 所述K及T均为 正整数， c为常数项； 价值评估单 元， 用于基于所述特 征价格模型对书画价 值进行评估； 其中， 所述书画作者个人影响度取值确定方法包括： 当书画作者属于第 一分类， 则按照虚拟变量处理方式确定所述书画作者个人影响度 取 值； 当书画作者属于第二分类， 则按照如下公式计算所述书画作者个人影响度取值 其中pi,y为书画作者y第i幅作品的销售价格， pi,y‑1为参照书画作者y ‑1第i幅作品的销 售价格， n和m分别为书画作者y和参照书画作者y ‑1的作品数量， Xk,i,y为书画作者第i幅作品 的第k个特征的值； Xk,i,y‑1位参照书画作 者y‑1第i幅作品 的第k个特征的值， ak为书画第k个 特征的隐含价格。 9.一种用于书画价值评估的装置， 其特征在于， 包括有存储器， 以及一个以上程序， 其 中一个以上程序存储于存储器中， 且经配置以由一个以上处理器执行所述一个以上程序， 所述一个以上程序包含用于进行如权利要求1至7中任一所述的书画价值评估的方法的指 令。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115099879 A 3