Development of software for mining and analysing unstructured information by electronic trading auctions

Abstract

Выпускная квалификационная работа посвящена созданию программной системы, осуществляющей сбор и анализ информации о лотах, продаваемых на электронных торгах по реализации имущества банкротов. Функционал реализованной программной системы включает в себя прогнозирование на основе модели множественной линейной регрессии итоговой цены еще не реализованных лотов, а также возможность получения статистики результатов торгов по уже реализованным лотам. В работе описаны методы извлечения неструктурированной информации о лотах из документов форматов: doc, docx, pdf. Реализованы и оценены различные модели линейной регрессии, а также различные способы кодирования категориальных признаков. Создана площадка для проведения экспериментов, основанная на информации об уже завершившихся торгах. Серия экспериментов помогает выявить оптимальную стратегию ведения торгов. Аналитические и статистические данные, предоставляемые программной системой, помогают пользователю увеличить шансы на победу.

The Bachelor’s Thesis discusses the issue to create a software to collect and analyse information on lots are sold on auctions of the bankruptcy estate. A product's functionality includes a forecasting model to predict of future prices based on multiple linear regression, and an possibility of obtaining statistics on traded lots. It is spoken in details description of the methods of mining unstructured information from documents in different formats doc, docx, pdf. Different models of linear regression and different ways to code categorical variables was implemented and assessed. A platform for experiments was created, it based on information on traded lots. A series of experiments help to identify an optimal trading strategy. Analytical and statistical data that are provided by software help users to increase the chances to win.