摘要
本发明提供了一种家装行业智能报价系统及报价方法,包括以下步骤:获取用户家装需求数据,所述用户家装需求数据包括装修风格数据、房型数据、用户家装面积数据,其中,利用深度学习,通过用户的自然语言描述获取相关联的用户家装需求数据;构建价格预测模型,输入为装修需求,输出为预估价格,所述价格预测模型包括历史装修订单数据、客户需求数据和最终报价数据;构建遗传算法,根据用户预算限制、设计师推荐,优化报价结果;用户反馈:引入用户反馈机制,根据用户对报价结果的反馈数据优化模型,所述反馈数据包括报价过高、报价过低、报价接受,客户个性化:通过获取用户的家装需求数据,系统可以根据每个用户的具体需求进行个性化报价。
技术关键词
价格预测模型
家装
智能报价系统
遗传算法
自然语言
预测系统
智能报价方法
深度学习模型训练
客户
数据编码
订单
梯度提升机
BERT模型
训练集数据
风格
机制
数据平台
系统为您推荐了相关专利信息
结构化查询语言
数据处理方法
大语言模型
异构
问答对数据
多模态数据分析
儿童自闭症
评测系统
信号采集模块
电信号
装载机工作装置
联合优化方法
坐标
数学模型
变量