CN106296373A - 一种gsp竞拍规则算法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种GSP竞拍规则算法，包括以下步骤：S1：用户出价，用户通过APP软件或者车置宝官网对喜欢的竞品二手车进行出价，系统将用户的所有出价记录存放到数据库中；S2：判断价格是否在合理范围，合理则进入S3，不合理则退回S1；S3：竞拍出价成功，用户成功出价后，系统记录此次出价行为，并标记用户对出价车辆为已出价。本发明力图使竞拍结果基于当时市场、国家政策、资源状况等前提的多变事实上，不断趋向合理，有助于在国内二手车市场缺少标准和规范的基础上，能够基于当时市场环境和其它条件的影响，使二手车交易结果、市场趋向合理和成熟化，保持买家出价在理性合理的较高水平，提升买家拍车体验，使用方便，成本低。

Description

一种GSP竞拍规则算法
技术领域
本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种GSP竞拍规则算法。
背景技术
据了解，二手车车况认定是一个非常复杂的事情，每台车使用的环境和使用方法都不一样，造成每辆车的车况都会不一样。
二手车交易过程中，车况的好坏直接影响了被交易车辆的交易价格，而定价多半是凭买方在当时市场等因素前提下主观性很强的判定，这样就导致了定价有失公正性和客观性。
现有的竞拍规则算法无法刺激用户出高价，也无法体现车辆真实价格，因此，我们提出了一种GSP竞拍规则算法用于解决上述问题。
发明内容
基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了一种GSP竞拍规则算法。
本发明提出的一种GSP竞拍规则算法，包括以下步骤：
S1：用户出价，用户通过APP软件或者车置宝官网对喜欢的竞品二手车进行出价，系统将用户的所有出价记录存放到数据库中；
S2：判断价格是否在合理范围，合理则进入S3，不合理则退回S1；
S3：竞拍出价成功，用户成功出价后，系统记录此次出价行为，并标记用户对出价车辆为已出价；
S4：竞拍结束，更新被竞拍车辆的状态为“竞拍结束”，然后关闭出价窗口，接着读取所有的出价记录并从高到底做排序，最终得到第一和第二出价的价格；
S5：判断第二名价格是否合理，合理则进入S7，不合理则进入S6，借助“机器深度学习”得到评估参考，控制用户可出价范围，引导用户理性合理的出高价；
S6：机器干预，借助机器学习评估的结果，帮助出价者合理出价；
S7：第一名以第二名价格成交。
优选地，所述S1中，数据库为mysql，用户出价的依据为车置宝对二手车的评估分析报告。
优选地，所述S2中，系统对用户出价进行校验判断，判断的依据是根据车置宝对二手车的车价评估提醒判断出此车的市场价值，系统根据用户出价与市场价的差距判断用户此次的出价是否为恶意出价，恶意出价则此次的出价行为无效，否则出价成功。
优选地，所述S3中，已出价的车辆不允许进行重复出价，用户能够选择取消本次出价，取消出价后，用户能够再次出价，取消次数为0-3次。
优选地，所述S5中，当第一和第二价格相同时，成交价为第一价格。
本发明中，所述一种GSP竞拍规则算法的竞拍价格具有有效性，GSP竞拍产品对传统竞拍规则进行改良，通过算法对竞拍结果加以控制，保证了竞拍结果的充分性和有效性，促使竞拍双方更容易达成交易；竞拍价格具有真实性，GSP竞拍产品中的控价规则和估价规则通过对竞拍历史数据的分析结合规则来引导竞拍结果更加符合实际的市场规律；结合机器深度学习对每一辆参拍车辆价格进行机器评估，通过控制用户可出价范围保证价格的有效性，利用贝叶斯定理余弦算法优化买家的出价列表，根据买家出价历史计算得出买家最感兴趣的车，并将该车优先排序，帮助买家快捷查到车源数据，引导用户理性合理的出高价；第一名获得中标权以第二名价格成交，以合理的第二名价格进行成交；本发明力图使竞拍结果基于当时市场、国家政策、资源状况等前提的多变事实上，不断趋向合理，有助于在国内二手车市场缺少标准和规范的基础上，能够基于当时市场环境和其它条件的影响，使二手车交易结果、市场趋向合理和成熟化，保持买家出价在理性合理的较高水平，提升买家拍车体验，本发明具有建立其他算法模型，通过机器学习来实现数据的分类、分级和通过海量数据进行人工分析数据特征，使用该特征和未知数据进行匹配，根据数据的匹配度进行数据的分类、分级的优势，使用方便，成本低。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步解说。
实施例
本实施例提出了一种GSP竞拍规则算法，包括以下步骤：
S1：用户出价，用户通过APP软件或者车置宝官网对喜欢的竞品二手车进行出价，系统将用户的所有出价记录存放到数据库中；
S2：判断价格是否在合理范围，合理则进入S3，不合理则退回S1；
S3：竞拍出价成功，用户成功出价后，系统记录此次出价行为，并标记用户对出价车辆为已出价；
S4：竞拍结束，读取第一、第二名价格，竞拍时间结束时，将车辆的竞拍状态更新为竞拍结束，系统读取所有成功出价记录，然后按照出价的大小进行排序，接着系统读取第一、第二名价格；
S5：判断第二名价格是否合理，合理则进入S7，不合理则进入S6，系统对第一名的价格和第二名的价格进行比较，判断第二名的价格是否为第一名价格的设定百分比范围内；
S6：机器干预，生成第二名价格，系统按照合理范围的控制规则，生成第二名价格；
S7：第一名以第二名价格成交。
本实施例中，S1中，数据库为mysql，用户出价的依据为车置宝对二手车的评估分析报告，S2中，系统对用户出价进行校验判断，判断的依据是根据车置宝对二手车的车价评估提醒判断出此车的市场价值，系统根据用户出价与市场价的差距判断用户此次的出价是否为恶意出价，恶意出价则此次的出价行为无效，否则出价成功，S3中，已出价的车辆不允许进行重复出价，用户能够选择取消本次出价，取消出价后，用户能够再次出价，取消次数为0-3次，S5中，第二名的价格为第一名价格的设定百分比范围内则进入S7，否则进入S6，一种GSP竞拍规则算法的竞拍价格具有有效性，GSP竞拍产品对传统竞拍规则进行改良，通过算法对竞拍结果加以控制，保证了竞拍结果的充分性和有效性，促使竞拍双方更容易达成交易；竞拍价格具有真实性，GSP竞拍产品中的控价规则和估价规则通过对竞拍历史数据的分析结合规则来引导竞拍结果更加符合实际的市场规律；结合机器深度学习对每一辆参拍车辆价格进行机器评估，通过控制用户可出价范围保证价格的有效性，引导用户理性合理的出高价；第一名获得中标权以第二名价格成交，以合理的第二名价格进行成交；本发明力图使竞拍结果基于当时市场、国家政策、资源状况等前提的多变事实上，不断趋向合理，有助于在国内二手车市场缺少标准和规范的基础上，能够基于当时市场环境和其它条件的影响，使二手车交易结果、市场趋向合理和成熟化，保持买家出价在理性合理的较高水平，提升买家拍车体验，本发明具有建立其他算法模型，通过机器学习来实现数据的分类、分级和通过海量数据进行人工分析数据特征，使用该特征和未知数据进行匹配，根据数据的匹配度进行数据的分类、分级的优势，使用方便，成本低。
本实施例中，在竞拍开始之前，我们会将参与竞拍的车辆根据每位买家的历史数据进行大数据分析，利用优化后的贝叶斯定理的余弦算法，针对每位不同的买家形成独特的个性化推荐列表，从而大大提高了买家浏览和竞拍的效率，买家会根据自己的判断以及车置宝提供的VPQS评分体系给出最高的心理价，当竞拍结束后，出价最高者获得交易权，并以第二名的出价完成交易；结合机器深度学习对每一辆参拍车辆价格进行机器评估，通过控制用户可出价范围保证价格的有效性，引导用户理性合理的出高价；买家通过自己的出价获胜取得中标权，然后以第二名次高价作为中标价，同时我们对于买家出价的控价以产品方式进行数据化的引导，从而让竞拍结果更加合理充分，并贴近市场。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种GSP竞拍规则算法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：用户出价，用户通过APP软件或者车置宝官网对喜欢的竞品二手车进行出价，系统将用户的所有出价记录存放到数据库中；
S2：判断价格是否在合理范围，合理则进入S3，不合理则退回S1；
S3：竞拍出价成功，用户成功出价后，系统记录此次出价行为，并标记用户对出价车辆为已出价；
S4：竞拍结束，更新被竞拍车辆的状态为“竞拍结束”，然后关闭出价窗口，接着读取所有的出价记录并从高到底做排序，最终得到第一和第二出价的价格；
S5：判断第二名价格是否合理，合理则进入S7，不合理则进入S6，借助“机器深度学习”得到评估参考，控制用户可出价范围，引导用户理性合理的出高价；
S6：机器干预，借助机器学习评估的结果，帮助出价者合理出价；
S7：第一名以第二名价格成交。
2.根据权利要求1所述的一种GSP竞拍规则算法，其特征在于，所述S1中，数据库为mysql，用户出价的依据为车置宝对二手车的评估分析报告。
3.根据权利要求1所述的一种GSP竞拍规则算法，其特征在于，所述S2中，系统对用户出价进行校验判断，判断的依据是根据车置宝对二手车的车价评估提醒判断出此车的市场价值，系统根据用户出价与市场价的差距判断用户此次的出价是否为恶意出价，恶意出价则此次的出价行为无效，否则出价成功。
4.根据权利要求1所述的一种GSP竞拍规则算法，其特征在于，所述S3中，已出价的车辆不允许进行重复出价，用户能够选择取消本次出价，取消出价后，用户能够再次出价，取消次数为0-3次。
5.根据权利要求1所述的一种GSP竞拍规则算法，其特征在于，
所述S5中，当第一和第二价格相同时，成交价为第一价格。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110163720A (zh) * 2019-04-18 2019-08-23 武汉中天冠捷信息技术有限公司 一种基于大宗商品交易的即时竞价的系统及方法

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CN103426112A (zh) * 2013-06-18 2013-12-04 上海理工大学 一种基于社会效用的网格资源拍卖系统
CN104200382A (zh) * 2014-09-16 2014-12-10 刘北川 一种网络限时无底价降价拍卖系统
CN105205004A (zh) * 2015-10-28 2015-12-30 广州华多网络科技有限公司 实现多窗口竞拍控制的方法及系统

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