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基于支持向量机的在线拍卖成交价格预测方法洋,冯玉强,邵真权等不同,在线拍卖交易商品种类繁多,“一口价”相比,、石油开采一部分属于日常生活用品,从电脑、服装、化妆品到打折机票、优惠券,甚至虚拟物品,,经常会发现同时有多笔拍卖销售时间更长,如果投标失败,无疑会浪费消费者更多的时间.“那么如何在众多同时进行的拍卖中进行选择并对其进行投标约旱淖罡吖兰凼欠窕嵊门卖闭庑┪抟墒窃谙吲穆敉侗耆吮匦胍C娑缘奈格进行预测,,、图片效应、声望效应、拍卖时间效应是影响拍卖价格的鱿灾素⋯;教至寺艏倚庞⑼,开始有少数学者通过数据挖掘技术对成交价格进行预测,并对各种算法进行比较,试图找第卷第痡..—...豕ひ荡笱畔⑾低逞芯克诹摘要:针对现有在线拍卖成交价格预测方法计算时间长的问题,依据淘宝网在线拍卖出价特点,,,=⑹:在线拍卖;成交价格预测;支持向量机中图分类号:.文献标识码:恼卤嗪牛,—琒,年恚:.—瑃.,.—:籪;收稿日期:一基金项目::刘洋,男,博士研究生。猰簂冯玉强,女,教授,:刘洋.,琀甤—
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,的,,作者到最有效的算法壳埃性げ舛嗍褂萌缟窬网络门⒕,模型训练过程往往需要几小时,,本文从出价次数与成交价格间的关系人手,使用淘宝网在线拍卖真实交易数据,以前人学者发现的在线拍卖成交价格影响因素为基础,,其基本拍卖机制为在拍卖过程中,买家在拍卖结束之前分别对价格和购买数量进行出价,拍卖商品以全部领先者中出价最低者的价格成交,,ü袢已经结束的拍卖商品所在的页面,从中抽取出所需要的详细信息,、卖家名称、卖家信誉、卖家好评率、产品、产品名称、开始及结束时间、起始价格、加价幅度、成交价格、产品类别、是否提供发票、是否保修、是否提供先行赔付、,包括出价人,出价人姓名,出价时间,及其所出的价格与投标数量