# 2021MathorCupBigDataCompetition
2021年MathorCup高校数学建模挑战赛——大数据竞赛
A题目,58同城转转二手车价格预测解决方案
## 解决的模型以及思路
1. RGCN模型: 用于实体关系预训练
2. TabNet模型: 用于成交周期和成交价格预测模型
3. IGNN模型: 用于成交结果以及车辆价格模型预测
## 运行方法
1. 首先运行preprocess.py进行数据预处理以及模型的预训练处理
2. 运行first.py 解决第一问
2. 运行second.py 解决第二问
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【资源说明】 1、该资源包括项目的全部源码,下载可以直接使用! 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的竞赛项目学习资料,作为参考学习借鉴。 3、本资源作为“参考资料”如果需要实现其他功能,需要能看懂代码,并且热爱钻研,自行调试。 2021年MathorCup高校数学建模挑战赛大数据竞赛A题目同城转转二手车价格预测方案源码+学习说明.zip 2021年MathorCup高校数学建模挑战赛大数据竞赛A题目同城转转二手车价格预测方案源码+学习说明.zip 2021年MathorCup高校数学建模挑战赛大数据竞赛A题目同城转转二手车价格预测方案源码+学习说明.zip 2021年MathorCup高校数学建模挑战赛大数据竞赛A题目同城转转二手车价格预测方案源码+学习说明.zip 2021年MathorCup高校数学建模挑战赛大数据竞赛A题目同城转转二手车价格预测方案源码+学习说明.zip 2021年MathorCup高校数学建模挑战赛大数据竞赛A题目同城转转二手车价格预测方案源码+学习说明.zip
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2021年MathorCup高校数学建模挑战赛大数据竞赛A题目同城转转二手车价格预测方案源码+学习说明.zip (28个子文件)
code_20105
second.py 8KB
preprocess.py 8KB
src
utils.py 15KB
evaluate.py 10KB
samples.py 4KB
headers.py 2KB
graph.py 3KB
data.py 12KB
model
ignn.py 12KB
__init__.py 131B
embedding.py 1KB
rgcn.py 5KB
tabnet.py 11KB
data
property.json 1KB
property_ext_zh.json 593B
property_fixed_zh.json 640B
附件3:估价模型结果.txt 38B
附件2:估价验证数据.txt 713KB
附件1:估价训练数据.txt 4.34MB
property_zh.json 563B
property_ext_zh).json 593B
附件4:门店交易训练数据.txt 573KB
property_en.json 21B
first.py 8KB
requirements.txt 136B
.gitignore 2KB
README.md 528B
config.py 3KB
共 28 条
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