一种基于模式识别的商品竞卖竞买交易转换的方法

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。