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
深度学习算法
智能传感器
数据采集电路
温度监测方法
微控制器
人机交互系统
视频输出模块
多模态
音频源定位
输入模块
深度学习模型
特征点
计算机程序代码
像素点
检疫技术
支持向量回归模型
因子
多元线性回归模型
梯度提升决策树
序列