给大家分享5篇关于在线拍卖的计算机专业论文

今天分享的是关于在线拍卖的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到在线拍卖等主题,本文能够帮助到你

基于轻量级Java EE架构在线拍卖系统的研究

这是一篇关于在线拍卖,轻量级Java EE,Struts2,Spring,Hibemate的论文, 主要内容为随着互联网的普及和网络技术的发展,电子商务在近些年来得到了飞速发展。而在线拍卖作为电子商务的一个重要组成部分,是推动电子商务快速发展的关键动力。现如今在线拍卖系统比较多,基于Web的应用比较普及,它们在系统功能的实现上比较强,但却存在着开发效率不高和开发速度缓慢的问题,本文正是针对这点提出基于轻量级Java EE来架构在线拍卖系统来弥补它们的不足之处,利用框架技术来简化系统的开发。本文的主要研究内容和成果如下: 1)给出了在线拍卖相关定义,阐述了在线拍卖的特点。 2)给出了三个开源框架Struts2、Spring、Hibernate的整合方案。 3)对在线拍卖系统进行了详细的分析和设计。 4)把智能思想引入到在线拍卖系统的代理出价和猜你想拍模块中,系统可以自动对拍品进行智能竞价与加价,从而实现竞买人的非在线操作,系统还可以猜测竞买人想拍的拍品。 5)采用Ajax技术应用在该在线拍卖系统中,使得系统具有良好的用户体验,采用Ajax技术可以使竞价快速刷新。 6)采用轻量级Java EE架构以Struts2+Spring+Hibernate为技术核心实现了在线拍卖系统的基本功能。

在线拍卖中代理竞价的识别和其对成交价格的影响研究

这是一篇关于在线拍卖,成交价格,代理竞价,聚类,两阶段最小二乘回归的论文, 主要内容为随着各大电商平台的飞速发展,在线拍卖也随之成为网络购物方式之一。其中最受关注的则是拍卖的成交价格,对拍卖成交价格影响因素的分析是国内外学者研究的热点之一。国内的在线拍卖研究主要集中在e Bay,淘宝平台上,均属于C2C类型的拍卖,同时区分了不同价值类型的商品,很少对大样本数据进行统一分析,考虑到这两点,本文选取了B2C京东拍卖上的大样本数据对在线拍卖进行研究,此外,至目前为止很多对在线拍卖成交价格影响因素分析选取的变量未包括代理竞价,但在实际情况中代理竞价出现的频次很大,对成交价格的影响也很大,是值得进行深入研究的。本文在排除了其他因素影响的情况下,探讨了代理竞价对拍卖成交价格的影响。本文首先对收集到的大量数据进行分析整理,将代理竞价的成因及特点识别出来,随后进行了代理竞价对成交价格的影响分析。本文结合相关参考文献与收集到的十几万条数据,选取了代理竞价时机、代理竞价幅度、保留价格的高低三个识别维度来识别代理竞价的类型,通过K-means聚类分析,识别出了抬价型,吸引型,回本型三种代理竞价出价类型,明确了代理竞价的出价特点。随后结合京东拍卖提供的商品信息与拍卖规则来探究代理竞价的成因,提出了保留价格、相对保留价格、拍卖持续时间、商品新旧程度这四个代理竞价影响因素,比对了不同代理竞价类型受各影响因素的影响差异。了解到代理竞价的成因及特点后,进行代理竞价对成交价格的影响分析,从卖家信号发送行为与买家信号发送行为两个角度出发,构建了影响在线拍卖成交价格因素的总体模型,考虑到内生解释变量的存在,使用两阶段最小二乘法论证了代理竞价对成交价格的不可或缺的影响。研究发现,代理竞价出现概率与设置保留价、商品较新、相对保留价格较低呈正相关,且不同类型的代理竞价受这些影响因素的影响有一定差异;在研究代理竞价对成交价格影响分析中,研究表明除代理竞价外,相对保留价格、代理中标、跳价次数也与成交价格正相关,而保留价格则与成交价格负相关,这与前人研究结论一致。

基于强化学习的在线鲜花序贯拍卖批量优化策略研究

这是一篇关于在线拍卖,拍卖批量,马尔可夫决策过程,Q-learning算法,UCB探索的论文, 主要内容为在生产集中、物流发达和产业链运作成熟的地区,鲜花蔬菜等生鲜农产品的大宗交易已广泛采用基于拍卖的交易模式。拍卖交易模式除了能提高交易的效率外,还能促进产品标准化水平,缩短生鲜农产品的流通链条。目前,昆明国际花卉拍卖中心是国内鲜花拍卖运营最好的拍卖市场之一。由于鲜花的需求持续扩大,拍卖模式正在从线下拍卖发展为线上远程拍卖。线上拍卖模式打破了传统拍卖的时空约束限制,竞拍者可以随时进入和退出在线拍卖平台,这也造成不同拍卖场次之间的竞拍者人数波动较大,拍卖需求难以预测的问题。此外鲜花产品交易量大,时效性强的特点,导致在不同拍卖场次的成交价格差距较大。由于上述实际运营挑战,拍卖中心应通过设置不同拍卖场次的合理拍卖批量,引导竞拍者之间的竞争,从而提高拍卖成交量和拍卖中心收益。现有针对拍卖批量的研究中通常假设竞拍者的需求以及竞价分布固定不变,但实际中竞拍者的需求会随着时间变化,导致现有研究的最优策略难以应用于实际情况。本文从实际应用角度出发,以昆明国际花卉拍卖中心为对象,研究需求随机到达情况下在线鲜花拍卖平台多阶段最优拍卖批量决策问题。首先,本文利用博弈论分析拍卖中心决策的拍卖鲜花批量对竞拍者竞拍价格的影响,构建在给定拍卖批量和竞拍者需求下的竞拍出价博弈模型,推导出竞拍者的最优出价策略。其次,基于竞拍者的估价分布和需求分布,分析拍卖平台拍卖同质鲜花的收益,建立了拍卖中心关于拍卖批量的收益模型。然后,基于竞拍者的最优出价策略以及收益模型,将序贯拍卖过程转化为有限阶段的马尔可夫决策过程模型,并利用强化学习中的Q-learning算法求解出拍卖中心动态批量决策策略。在算法设计上,采用置信度上界(Upper Confidence Bound,UCB)探索策略寻找最优拍卖批量,提高了算法的探索学习的效率。最后,通过数值实验,对比了在不同供需情况下文献中常用的-greedy探索策略和本文采用的UCB探索策略对拍卖中心收益的差异,并通过对其它问题参数的敏感性分析,提炼出管理启示,为拍卖中心的多阶段在线拍卖运营提供参考与借鉴。

在线拍卖系统的分析与设计

这是一篇关于在线拍卖,电子商务,安全机制,C2C的论文, 主要内容为随着电子商务在全球的风靡,作为C2C交易模式中最为活跃的一份子——在线拍卖越来越受到人们的关注。从曾经风光一时的雅宝拍卖网到现如今易趣网、淘宝网的拼死角斗,短短几年中,各类拍卖网站大批涌现,在这场没有硝烟的战争中,无数的拍卖网站经历了成功与失败。通过调查可以发现,大多数失败者倒在了安全性的门槛上。而研究如何设计一款,功能强大、安全可靠、使用方便的在线拍卖系统,则是十分有意义的。在本课题的调研阶段,笔者调查并亲自参与了国内外一些著名的在线拍卖网站的拍卖活动,如程序交易网站、域名交易网站、收藏品交易网站以及综合性的电子商务网站等。可以看出,在线拍卖在我国还只处于起步阶段,在线实物拍卖经常会产生纠纷,所以比较成熟的拍卖平台基本上都是进行虚拟商品交易,而如何设计一款能够同时适应实物、虚拟物品交易并保证交易安全性的在线拍卖系统,正是本文的目的所在。经过了前期调研后,选择了JSF、Spring、Hibernate三种开源框架整合搭建基础平台,平台架构上采用了三层结构。如此设计的原因,也在于通过三层结构,可以将底层的功能更好的隐蔽,不会被前台直接调用方法访问数据库,虽然牺牲了系统部分的效率,但获得了更高的安全性。在软件需求分析、软件系统的设计、编码阶段,笔者都参与其中并担任主要任务,在对系统进行设计时,引入了用户信用管理机制,并且根据国外拍卖网站SEDO的拍卖流程管理经验,在拍卖流程的最后阶段采取秒杀保护机制,更优化了在线拍卖系统的合理性和安全性。本文的第一章为引言,介绍了本课题的背景、内容以及本文的结构；在第二章介绍了在线拍卖与C2C电子商务模式的相关概念,并阐述了本课题在国内外的发展现状；第三章主要通过对系统的功能性和非功能性分析,介绍了本系统的需求；第四章,阐述了整体软件平台架构、系统功能模块、数据库、运行环境、开发工具、技术平台等方面的设计方案；第五章首先介绍了如何整合框架搭建平台,然后对功能模块详细实现进行了说明；第六章对论文工作进行了总结并对未来工作进行展望。在本课题的进行过程中,笔者认识到在线拍卖这一行业,在我国有很大的发展潜力,而尤其在实物拍卖这方面,我国的各大拍卖网站也尚没有成熟的安全管理机制。而本文所涉及的在线拍卖系统,对于传统的拍卖网站做了一些改进,如信用管理、物流跟踪、收取押金等措施,但如何真正建立一套完整的体制,还需要网站经营者和程序开发者长期的改进与摸索。