摘要
本发明涉及商品拍卖交易技术领域,公开了一种基于模式识别的商品竞卖竞买交易转换的方法,旨在克服传统交易模式的局限性。该方法首先构建基于循环神经网络RNN的价格监控模型,实时监控价格动态并捕捉时序特征。当价格达到预设转换阈值时,触发基于规则匹配的交易模式转换模型,处理买卖方关系并进行模式切换。同时,在竞买模式下,启用基于梯度提升决策树GBDT的出价预测模型,预测下一轮出价以提高竞价效率。本发明通过深度学习算法和机器学习模型的结合,实现了交易模式的智能化和自适应调整,能够准确捕捉市场动态和参与者需求的变化,避免了传统交易模式的不足。本方法适用于电子商务和在线拍卖市场,可显著提高交易效率和用户满意度。
技术关键词
皮尔逊相关系数
梯度提升决策树
模式识别模型
竞拍数据
深度学习算法
时序特征
异常信号
异常信息
竞拍系统
学习器
市场动态
机器学习模型
重启系统
特征工程
传播算法
规则集
系统为您推荐了相关专利信息
油井产量预测方法
产油量
皮尔逊相关系数
孤立森林算法
粒子群优化算法
预测模型构建方法
大数据
数据一致性校验算法
管理子系统
数据存储中心
建模方法
感兴趣
滑动时间窗口
网络
线性回归算法
模型调度方法
节点
贪心算法
评估设备
梯度提升决策树