本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種GSP競(jìng)拍規(guī)則算法。

背景技術(shù)：

據(jù)了解，二手車車況認(rèn)定是一個(gè)非常復(fù)雜的事情，每臺(tái)車使用的環(huán)境和使用方法都不一樣，造成每輛車的車況都會(huì)不一樣。

二手車交易過(guò)程中，車況的好壞直接影響了被交易車輛的交易價(jià)格，而定價(jià)多半是憑買方在當(dāng)時(shí)市場(chǎng)等因素前提下主觀性很強(qiáng)的判定，這樣就導(dǎo)致了定價(jià)有失公正性和客觀性。

現(xiàn)有的競(jìng)拍規(guī)則算法無(wú)法刺激用戶出高價(jià)，也無(wú)法體現(xiàn)車輛真實(shí)價(jià)格，因此，我們提出了一種GSP競(jìng)拍規(guī)則算法用于解決上述問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

基于背景技術(shù)存在的技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提出了一種GSP競(jìng)拍規(guī)則算法。

本發(fā)明提出的一種GSP競(jìng)拍規(guī)則算法，包括以下步驟：

S1：用戶出價(jià)，用戶通過(guò)APP軟件或者車置寶官網(wǎng)對(duì)喜歡的競(jìng)品二手車進(jìn)行出價(jià)，系統(tǒng)將用戶的所有出價(jià)記錄存放到數(shù)據(jù)庫(kù)中；

S2：判斷價(jià)格是否在合理范圍，合理則進(jìn)入S3，不合理則退回S1；

S3：競(jìng)拍出價(jià)成功，用戶成功出價(jià)后，系統(tǒng)記錄此次出價(jià)行為，并標(biāo)記用戶對(duì)出價(jià)車輛為已出價(jià)；

S4：競(jìng)拍結(jié)束，更新被競(jìng)拍車輛的狀態(tài)為“競(jìng)拍結(jié)束”，然后關(guān)閉出價(jià)窗口，接著讀取所有的出價(jià)記錄并從高到底做排序，最終得到第一和第二出價(jià)的價(jià)格；

S5：判斷第二名價(jià)格是否合理，合理則進(jìn)入S7，不合理則進(jìn)入S6，借助“機(jī)器深度學(xué)習(xí)”得到評(píng)估參考，控制用戶可出價(jià)范圍，引導(dǎo)用戶理性合理的出高價(jià)；

S6：機(jī)器干預(yù)，借助機(jī)器學(xué)習(xí)評(píng)估的結(jié)果，幫助出價(jià)者合理出價(jià)；

S7：第一名以第二名價(jià)格成交。

優(yōu)選地，所述S1中，數(shù)據(jù)庫(kù)為mysql，用戶出價(jià)的依據(jù)為車置寶對(duì)二手車的評(píng)估分析報(bào)告。

優(yōu)選地，所述S2中，系統(tǒng)對(duì)用戶出價(jià)進(jìn)行校驗(yàn)判斷，判斷的依據(jù)是根據(jù)車置寶對(duì)二手車的車價(jià)評(píng)估提醒判斷出此車的市場(chǎng)價(jià)值，系統(tǒng)根據(jù)用戶出價(jià)與市場(chǎng)價(jià)的差距判斷用戶此次的出價(jià)是否為惡意出價(jià)，惡意出價(jià)則此次的出價(jià)行為無(wú)效，否則出價(jià)成功。

優(yōu)選地，所述S3中，已出價(jià)的車輛不允許進(jìn)行重復(fù)出價(jià)，用戶能夠選擇取消本次出價(jià)，取消出價(jià)后，用戶能夠再次出價(jià)，取消次數(shù)為0-3次。

優(yōu)選地，所述S5中，當(dāng)?shù)谝缓偷诙r(jià)格相同時(shí)，成交價(jià)為第一價(jià)格。

本發(fā)明中，所述一種GSP競(jìng)拍規(guī)則算法的競(jìng)拍價(jià)格具有有效性，GSP競(jìng)拍產(chǎn)品對(duì)傳統(tǒng)競(jìng)拍規(guī)則進(jìn)行改良，通過(guò)算法對(duì)競(jìng)拍結(jié)果加以控制，保證了競(jìng)拍結(jié)果的充分性和有效性，促使競(jìng)拍雙方更容易達(dá)成交易；競(jìng)拍價(jià)格具有真實(shí)性，GSP競(jìng)拍產(chǎn)品中的控價(jià)規(guī)則和估價(jià)規(guī)則通過(guò)對(duì)競(jìng)拍歷史數(shù)據(jù)的分析結(jié)合規(guī)則來(lái)引導(dǎo)競(jìng)拍結(jié)果更加符合實(shí)際的市場(chǎng)規(guī)律；結(jié)合機(jī)器深度學(xué)習(xí)對(duì)每一輛參拍車輛價(jià)格進(jìn)行機(jī)器評(píng)估，通過(guò)控制用戶可出價(jià)范圍保證價(jià)格的有效性，利用貝葉斯定理余弦算法優(yōu)化買家的出價(jià)列表，根據(jù)買家出價(jià)歷史計(jì)算得出買家最感興趣的車，并將該車優(yōu)先排序，幫助買家快捷查到車源數(shù)據(jù)，引導(dǎo)用戶理性合理的出高價(jià)；第一名獲得中標(biāo)權(quán)以第二名價(jià)格成交，以合理的第二名價(jià)格進(jìn)行成交；本發(fā)明力圖使競(jìng)拍結(jié)果基于當(dāng)時(shí)市場(chǎng)、國(guó)家政策、資源狀況等前提的多變事實(shí)上，不斷趨向合理，有助于在國(guó)內(nèi)二手車市場(chǎng)缺少標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范的基礎(chǔ)上，能夠基于當(dāng)時(shí)市場(chǎng)環(huán)境和其它條件的影響，使二手車交易結(jié)果、市場(chǎng)趨向合理和成熟化，保持買家出價(jià)在理性合理的較高水平，提升買家拍車體驗(yàn)，本發(fā)明具有建立其他算法模型，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分類、分級(jí)和通過(guò)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行人工分析數(shù)據(jù)特征，使用該特征和未知數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，根據(jù)數(shù)據(jù)的匹配度進(jìn)行數(shù)據(jù)的分類、分級(jí)的優(yōu)勢(shì)，使用方便，成本低。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步解說(shuō)。

實(shí)施例

本實(shí)施例提出了一種GSP競(jìng)拍規(guī)則算法，包括以下步驟：

S1：用戶出價(jià)，用戶通過(guò)APP軟件或者車置寶官網(wǎng)對(duì)喜歡的競(jìng)品二手車進(jìn)行出價(jià)，系統(tǒng)將用戶的所有出價(jià)記錄存放到數(shù)據(jù)庫(kù)中；

S2：判斷價(jià)格是否在合理范圍，合理則進(jìn)入S3，不合理則退回S1；

S3：競(jìng)拍出價(jià)成功，用戶成功出價(jià)后，系統(tǒng)記錄此次出價(jià)行為，并標(biāo)記用戶對(duì)出價(jià)車輛為已出價(jià)；

S4：競(jìng)拍結(jié)束，讀取第一、第二名價(jià)格，競(jìng)拍時(shí)間結(jié)束時(shí)，將車輛的競(jìng)拍狀態(tài)更新為競(jìng)拍結(jié)束，系統(tǒng)讀取所有成功出價(jià)記錄，然后按照出價(jià)的大小進(jìn)行排序，接著系統(tǒng)讀取第一、第二名價(jià)格；

S5：判斷第二名價(jià)格是否合理，合理則進(jìn)入S7，不合理則進(jìn)入S6，系統(tǒng)對(duì)第一名的價(jià)格和第二名的價(jià)格進(jìn)行比較，判斷第二名的價(jià)格是否為第一名價(jià)格的設(shè)定百分比范圍內(nèi)；

S6：機(jī)器干預(yù)，生成第二名價(jià)格，系統(tǒng)按照合理范圍的控制規(guī)則，生成第二名價(jià)格；

S7：第一名以第二名價(jià)格成交。

本實(shí)施例中，S1中，數(shù)據(jù)庫(kù)為mysql，用戶出價(jià)的依據(jù)為車置寶對(duì)二手車的評(píng)估分析報(bào)告，S2中，系統(tǒng)對(duì)用戶出價(jià)進(jìn)行校驗(yàn)判斷，判斷的依據(jù)是根據(jù)車置寶對(duì)二手車的車價(jià)評(píng)估提醒判斷出此車的市場(chǎng)價(jià)值，系統(tǒng)根據(jù)用戶出價(jià)與市場(chǎng)價(jià)的差距判斷用戶此次的出價(jià)是否為惡意出價(jià)，惡意出價(jià)則此次的出價(jià)行為無(wú)效，否則出價(jià)成功，S3中，已出價(jià)的車輛不允許進(jìn)行重復(fù)出價(jià)，用戶能夠選擇取消本次出價(jià)，取消出價(jià)后，用戶能夠再次出價(jià)，取消次數(shù)為0-3次，S5中，第二名的價(jià)格為第一名價(jià)格的設(shè)定百分比范圍內(nèi)則進(jìn)入S7，否則進(jìn)入S6，一種GSP競(jìng)拍規(guī)則算法的競(jìng)拍價(jià)格具有有效性，GSP競(jìng)拍產(chǎn)品對(duì)傳統(tǒng)競(jìng)拍規(guī)則進(jìn)行改良，通過(guò)算法對(duì)競(jìng)拍結(jié)果加以控制，保證了競(jìng)拍結(jié)果的充分性和有效性，促使競(jìng)拍雙方更容易達(dá)成交易；競(jìng)拍價(jià)格具有真實(shí)性，GSP競(jìng)拍產(chǎn)品中的控價(jià)規(guī)則和估價(jià)規(guī)則通過(guò)對(duì)競(jìng)拍歷史數(shù)據(jù)的分析結(jié)合規(guī)則來(lái)引導(dǎo)競(jìng)拍結(jié)果更加符合實(shí)際的市場(chǎng)規(guī)律；結(jié)合機(jī)器深度學(xué)習(xí)對(duì)每一輛參拍車輛價(jià)格進(jìn)行機(jī)器評(píng)估，通過(guò)控制用戶可出價(jià)范圍保證價(jià)格的有效性，引導(dǎo)用戶理性合理的出高價(jià)；第一名獲得中標(biāo)權(quán)以第二名價(jià)格成交，以合理的第二名價(jià)格進(jìn)行成交；本發(fā)明力圖使競(jìng)拍結(jié)果基于當(dāng)時(shí)市場(chǎng)、國(guó)家政策、資源狀況等前提的多變事實(shí)上，不斷趨向合理，有助于在國(guó)內(nèi)二手車市場(chǎng)缺少標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范的基礎(chǔ)上，能夠基于當(dāng)時(shí)市場(chǎng)環(huán)境和其它條件的影響，使二手車交易結(jié)果、市場(chǎng)趨向合理和成熟化，保持買家出價(jià)在理性合理的較高水平，提升買家拍車體驗(yàn)，本發(fā)明具有建立其他算法模型，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分類、分級(jí)和通過(guò)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行人工分析數(shù)據(jù)特征，使用該特征和未知數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，根據(jù)數(shù)據(jù)的匹配度進(jìn)行數(shù)據(jù)的分類、分級(jí)的優(yōu)勢(shì)，使用方便，成本低。

本實(shí)施例中，在競(jìng)拍開始之前，我們會(huì)將參與競(jìng)拍的車輛根據(jù)每位買家的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，利用優(yōu)化后的貝葉斯定理的余弦算法，針對(duì)每位不同的買家形成獨(dú)特的個(gè)性化推薦列表，從而大大提高了買家瀏覽和競(jìng)拍的效率，買家會(huì)根據(jù)自己的判斷以及車置寶提供的VPQS評(píng)分體系給出最高的心理價(jià)，當(dāng)競(jìng)拍結(jié)束后，出價(jià)最高者獲得交易權(quán)，并以第二名的出價(jià)完成交易；結(jié)合機(jī)器深度學(xué)習(xí)對(duì)每一輛參拍車輛價(jià)格進(jìn)行機(jī)器評(píng)估，通過(guò)控制用戶可出價(jià)范圍保證價(jià)格的有效性，引導(dǎo)用戶理性合理的出高價(jià)；買家通過(guò)自己的出價(jià)獲勝取得中標(biāo)權(quán)，然后以第二名次高價(jià)作為中標(biāo)價(jià)，同時(shí)我們對(duì)于買家出價(jià)的控價(jià)以產(chǎn)品方式進(jìn)行數(shù)據(jù)化的引導(dǎo)，從而讓競(jìng)拍結(jié)果更加合理充分，并貼近市場(chǎng)。

以上所述，僅為本發(fā)明較佳的具體實(shí)施方式，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，根據(jù)本發(fā)明的技術(shù)方案及其發(fā)明構(gòu)思加以等同替換或改變，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。