基于Elastic Stack的C2B二手车商户竞拍推荐系统的设计与实现
这是一篇关于Elastic Stack,二手车,基于内容的推荐,基于热度的推荐,流拍的论文, 主要内容为近年来,随着国内汽车保有量的逐年递增与二手车交易市场规模的扩大,二手车交易由传统的线下模式逐渐转至线上平台。其中C2B模式凭靠成交快、交易周期短、买方资源稳定等优势占据一定市场份额。商户作为C2B模式中的交易下游承担着关键角色,在车源信息爆炸时代,每个竞拍场次中车辆众多,如何快速有效地为商户个性化推荐偏好车辆,提高有效报价数量及效率,提升商户满意度,降低车辆流拍率是C2B二手车交易平台的核心目标之一。本文根据二手车交易平台K的实际业务场景,结合行业、用户及二手车特点,设计并实现了一个基于Elastic Stack的C2B二手车商户竞拍推荐系统。本系统后端基于MTV模式的Django框架开发,利用sklearn等大数据模块完成数据特征工程,数据库根据数据特点分别采用My SQL、Mongo DB、Redis保存,前端采用VUE框架实现页面展示及渲染。本文主要研究工作分以下几点:第一,针对C2B模式下二手车一车一况及竞拍车辆时效性高的问题,本文在离线推荐模块提出了一种基于点击率与有效报价率加权的车辆热度评分算法,以此完成了基于热度的推荐;同时利用构建好的商户偏好模型实现了基于内容的推荐,二者相结合解决了用户及车辆冷启动问题。第二,针对竞拍车辆流拍问题,本文在推荐引擎模块提出了一个基于有效报价数与竞拍时间的流拍加权算法Unsold。该算法可根据当前的竞拍时间提高流拍可能性高的车辆曝光度,有效降低了竞拍车辆的流拍率及流拍造成的成本损失。经线上测试,可使车辆流拍率降低1.85%,且该算法对于提高竞拍场景下长尾物品的曝光度具有一定的通用性。第三,构建一套高可用的日志的采集、过滤及分析模块。利用Elastic Stack实现了对商户点击、出价行为日志的异步采集、过滤与索引,推荐系统通过ES的REST接口对日志进行抽取并统计分析。第四,设计并实现了基于以上算法的竞拍推荐系统。商户可通过本系统在竞拍场次中快速定位其偏好车辆并完成出价过程,提高了其浏览及报价的效率。
基于互联网的二手车行业博弈行为及其对策研究
这是一篇关于二手车,购买意愿,信息不对称,博弈,对策的论文, 主要内容为据中国汽车流通协会数据显示,2016年我国二手车交易量首次突破千万辆;2017年达到1240万辆,其中电商销量占比达到17.6%;2018年达1382.19万辆,连续三年创历史新高。目前,包括BAT巨头在内的大量投资都涌入这个投资热点,近三年二手车行业融资近300亿元,电商竞争趋白热化,年广告投放费高达数十亿元。但我国二手车行业发展与国外相比仍有较大差距,由于买卖双方信息不对称,导致二手车买卖纠纷频繁出现,消费者购车信心不足。为促进我国二手车市场健康有序发展,降低交易风险,降低二手车交易信息不对称度和构建新的市场环境。本文首先分析消费者行为理论及相关决策模型,来分析基于互联网的二手车交易行为。通过研究国内外相关文献建立理论模型,以问卷调研的形式收集数据,采用因子分析和结构方程模型,对基于互联网的二手车购买者的购买意愿进行了研究。然后基于质量、价格和服务水平这三个对消费者二手车购买行为影响比较大的三个因素,对二手车平台和二手车买家间的博弈行为进行了研究。紧接着针对当前二手车电商发展的巨额广告恶性竞争行为展开博弈分析,进行相关策略研究。最后梳理了二手车行业网上交易目前所遇到的一些困境,再从信息共享平台构建、透明价格机制建立这两个方面提出对策建议,旨在彻底消除二手车行业信息不对称问题,快速释放我国二手车行业发展潜力。通过对基于互联网的二手车购买者的购买意愿影响因素以及恶性广告竞争行为展开研究,可以为二手车电商平台提供一个较为明确的发展方向。信息共享平台构建、透明价格机制的建立,能有效的解决当前二手车行业面临的信息不对称问题,对于二手车行业的发展,具有重要的意义。
基于Elastic Stack的C2B二手车商户竞拍推荐系统的设计与实现
这是一篇关于Elastic Stack,二手车,基于内容的推荐,基于热度的推荐,流拍的论文, 主要内容为近年来,随着国内汽车保有量的逐年递增与二手车交易市场规模的扩大,二手车交易由传统的线下模式逐渐转至线上平台。其中C2B模式凭靠成交快、交易周期短、买方资源稳定等优势占据一定市场份额。商户作为C2B模式中的交易下游承担着关键角色,在车源信息爆炸时代,每个竞拍场次中车辆众多,如何快速有效地为商户个性化推荐偏好车辆,提高有效报价数量及效率,提升商户满意度,降低车辆流拍率是C2B二手车交易平台的核心目标之一。本文根据二手车交易平台K的实际业务场景,结合行业、用户及二手车特点,设计并实现了一个基于Elastic Stack的C2B二手车商户竞拍推荐系统。本系统后端基于MTV模式的Django框架开发,利用sklearn等大数据模块完成数据特征工程,数据库根据数据特点分别采用My SQL、Mongo DB、Redis保存,前端采用VUE框架实现页面展示及渲染。本文主要研究工作分以下几点:第一,针对C2B模式下二手车一车一况及竞拍车辆时效性高的问题,本文在离线推荐模块提出了一种基于点击率与有效报价率加权的车辆热度评分算法,以此完成了基于热度的推荐;同时利用构建好的商户偏好模型实现了基于内容的推荐,二者相结合解决了用户及车辆冷启动问题。第二,针对竞拍车辆流拍问题,本文在推荐引擎模块提出了一个基于有效报价数与竞拍时间的流拍加权算法Unsold。该算法可根据当前的竞拍时间提高流拍可能性高的车辆曝光度,有效降低了竞拍车辆的流拍率及流拍造成的成本损失。经线上测试,可使车辆流拍率降低1.85%,且该算法对于提高竞拍场景下长尾物品的曝光度具有一定的通用性。第三,构建一套高可用的日志的采集、过滤及分析模块。利用Elastic Stack实现了对商户点击、出价行为日志的异步采集、过滤与索引,推荐系统通过ES的REST接口对日志进行抽取并统计分析。第四,设计并实现了基于以上算法的竞拍推荐系统。商户可通过本系统在竞拍场次中快速定位其偏好车辆并完成出价过程,提高了其浏览及报价的效率。
二手车电商平台盈利模式研究——以C公司为例
这是一篇关于盈利模式,二手车,电子商务,B2C,B2B的论文, 主要内容为互联网的快速发展,为我们的生活带来了诸多便捷。大量电子商务平台的快速崛起,在为人们生活提供方便的同时,更揭示了近年来电子商务的成功。因此,各行各业逐渐利用电子商务获得更为广阔的发展空间,试图通过更低的成本获得更高的收益。随着我国消费者观念的改变,越来越多的人不再抵触二手商品,因此二手车交易市场也日渐繁荣,网络交易平台也得到了迅速发展。近年来,二手车电商平台如雨后春笋般地出现,以C2C、C2B、B2B、B2C四大模式并存发展。互联网行业跌宕起伏的发展,滋生了盈利模式的探讨,通过查阅文献发现,国内外缺乏对二手车电商企业的盈利模式研究。并且二手车电子商务的发展是否真如眼前这般迅速,其盈利模式值得深究。二手车电商企业的盈利模式主要分为三类:购销+赚取差价模式、交易服务+赚取服务费模式、信息服务+收取服务费模式,其中以第二种类型为主的运用更为广泛。本文选取比较具有代表性的C公司为案例公司,通过对二手车电商行业的介绍及案例公司SWOT分析,确定C公司所处的发展环境,然后对C公司盈利模式五大核心要素进行剖析,包括利润对象、利润源、利润点、利润杠杆、利润屏障,最后结合财务分析对C公司现行盈利模式进行评价,从而发现其存在的问题,提出合理化建议,并为其它二手车电商企业提供参考。通过上述分析发现,C公司盈利模式存在的问题主要有:企业信誉容易受到质疑、利润源较为单一、C公司抵抗风险的能力不足、向高端市场发展的能力不足等。针对上述问题并结合行业特点,对C公司盈利模式优化提出适当的建议第一点为提高企业信誉,吸引投资者,第二点为利润源多样化,提高企业竞争力,第三点为响应电商发展新趋势,增强应对风险的能力,第四点为抓住机遇,开拓高端市场,第五点为注重吸引人才,并防止人才流失。
G公司二手车业务战略优化研究
这是一篇关于二手车,线上交易平台,战略优化的论文, 主要内容为随着当代中国国民经济的不断进步与社会飞速发展,对于新型交通运输专用工具车的需求也在逐步不断扩大。据目前中国公安部的统计数据,2021年,我国国内新增大型机动车车辆保有量今年预计将首次达到3.95亿辆,与2020年相比增长了2300万辆。汽车车辆保有量的规模不断扩大,这也使得目前我国国内二手车交易市场的日均交易额也在逐年快速攀升,人们不局限于只买新车的心理,使得二手车市场也不断扩大。尤其近年来,不断出现各种二手车线上交易平台和洗脑式的广告推销,让人们对于购买二手车的接受度进一步提高,这使得二手车的交易爆发式增长。但是我国目前二手车市场仍在不断发展完善中,没形成像欧美一样成熟的体系。车辆贸易中信息的不对称,交易流程不透明等现象数见不鲜,与之配套的社会诚信制度体系和相关法规政策没有完全建立起来,因此相对而言已经形成了我国二手车卖方市场,这种现状在很大程度上阻碍了当前我国二手车市场的健康发展。成立于2015年的G二手车电商平台,利用移动互联网思维和大数据技术,致力于有效解决传统二手车直卖中普遍存在的市场信息不对称等问题。G二手车精品严选直卖商铺构建了线上线下高度融合的一站式二手车消费生活场景,为卖家量身定制实车寄售,为卖家量身定制提供一次多观看、一站网购汽车的整套综合性服务,在专业技术和能力的助推下,将继续促进服务效率和用户体验优化转型升级。但是近年来,G二手车直卖网也不断出现各种严重的违规事件,严重影响了G公司在消费者心中的形象,甚至影响了消费者对于二手车的选择。这种信任危机不是最致命的,G公司的战略选择和商业模式也存在诸多问题。例如C2C模式天然存在的成交率低下和信息不透明;在线下门店的成本异常高昂的情况下如何盈利;如何留住二手车人才,减少员工流动;集团布局新车销售平台是否对G公司造成影响。本文将G二手车平台作为主要的研究对象,结合国内外二手车行业的发展现状,利用相关经济学理论和企业战略理论的分析,去剖析G公司二手车平台所面临的局面,G公司作为新兴的二手车互联网交易平台,在面对这次电子商务的浪潮,应该加大对二手车业务后市场的投入,抓住市场机遇;综合公司所处的内部以及外部环境分析,本文提出G公司应该在战略选择上采用业务多元化发展战略,且建议公司考虑服务体系一体化的战略概念;通过自己的品牌优势和整合能力,将市面上不被重视且缺乏标准化的汽车服务内容统筹规划,作为G公司新的利润增长点。在保障G公司的战略实施上,本文简单的梳理了G公司二手车业务的战略发展阶段,也表明了几个重要的战略规划情况。同时在战略实施的过程中怎么进行必要的战略控制;如何应对激烈的竞争对手;应该采取怎么样的战略;如何去优化现有的资源等一系列问题;最后针对性提出战略优化方案建议。希望通过本文的研究,能够为G二手车买卖平台提供一些参考意见,为中国的二手车市场走向成熟贡献一份微薄的力量。
基于互联网的二手车行业博弈行为及其对策研究
这是一篇关于二手车,购买意愿,信息不对称,博弈,对策的论文, 主要内容为据中国汽车流通协会数据显示,2016年我国二手车交易量首次突破千万辆;2017年达到1240万辆,其中电商销量占比达到17.6%;2018年达1382.19万辆,连续三年创历史新高。目前,包括BAT巨头在内的大量投资都涌入这个投资热点,近三年二手车行业融资近300亿元,电商竞争趋白热化,年广告投放费高达数十亿元。但我国二手车行业发展与国外相比仍有较大差距,由于买卖双方信息不对称,导致二手车买卖纠纷频繁出现,消费者购车信心不足。为促进我国二手车市场健康有序发展,降低交易风险,降低二手车交易信息不对称度和构建新的市场环境。本文首先分析消费者行为理论及相关决策模型,来分析基于互联网的二手车交易行为。通过研究国内外相关文献建立理论模型,以问卷调研的形式收集数据,采用因子分析和结构方程模型,对基于互联网的二手车购买者的购买意愿进行了研究。然后基于质量、价格和服务水平这三个对消费者二手车购买行为影响比较大的三个因素,对二手车平台和二手车买家间的博弈行为进行了研究。紧接着针对当前二手车电商发展的巨额广告恶性竞争行为展开博弈分析,进行相关策略研究。最后梳理了二手车行业网上交易目前所遇到的一些困境,再从信息共享平台构建、透明价格机制建立这两个方面提出对策建议,旨在彻底消除二手车行业信息不对称问题,快速释放我国二手车行业发展潜力。通过对基于互联网的二手车购买者的购买意愿影响因素以及恶性广告竞争行为展开研究,可以为二手车电商平台提供一个较为明确的发展方向。信息共享平台构建、透明价格机制的建立,能有效的解决当前二手车行业面临的信息不对称问题,对于二手车行业的发展,具有重要的意义。
大数据环境下二手车评估和鉴定方法研究
这是一篇关于二手车,大数据,重置成本法,层次分析法的论文, 主要内容为随着汽车保有量的增长,国民经济和人民素质的不断提高,中国汽车市场的整体发展必然会越来越成熟化,二手车交易在成熟的交易市场中占有非常重要的地位,二手车市场的不断繁荣带来了对二手车鉴定评估的更高要求,现阶段我国对二手车评估的方法主要有重置成本法、现行市价法、清算法、收益现值法。随着资本市场对二手车行业的重视,网络技术的普及,二手车电商平台大量涌现。同时在网络技术上开始应用大数据研究方法也开始被各家二手车电商平台应用到二手车评估中,但现行二手车评估对大数据的应用还停留在线下销售价格收集上,这是因为大数据应用还处于初级阶段。但是随着各行各业对大数据技术的重视,相信消费者,汽车厂商,汽车服务企业会越来越重视各种数据的收集和小范围内的共享,到时大数据技术会真正应用到二手车评估中。本文在大数据普遍应用的背景下,探讨了大数据的应用会对二手车评估产生的影响,首先分析了我国二手车市场的现状和存在的问题,二手车市场的蓬勃发展必然带来二手车评估的规范化、科学化。然后比较了四种二手车评估方法,确定在大数据技术背景下重置成本法的优越性。再用层次分析法,根据数据分析,对重置成本法成新率中综合调整系数进行优化,使得成新率更加适合科技的发展和行业的进步。最后通过实例分析,确定了这种优化的可行性和可靠性。
大数据环境下二手车评估和鉴定方法研究
这是一篇关于二手车,大数据,重置成本法,层次分析法的论文, 主要内容为随着汽车保有量的增长,国民经济和人民素质的不断提高,中国汽车市场的整体发展必然会越来越成熟化,二手车交易在成熟的交易市场中占有非常重要的地位,二手车市场的不断繁荣带来了对二手车鉴定评估的更高要求,现阶段我国对二手车评估的方法主要有重置成本法、现行市价法、清算法、收益现值法。随着资本市场对二手车行业的重视,网络技术的普及,二手车电商平台大量涌现。同时在网络技术上开始应用大数据研究方法也开始被各家二手车电商平台应用到二手车评估中,但现行二手车评估对大数据的应用还停留在线下销售价格收集上,这是因为大数据应用还处于初级阶段。但是随着各行各业对大数据技术的重视,相信消费者,汽车厂商,汽车服务企业会越来越重视各种数据的收集和小范围内的共享,到时大数据技术会真正应用到二手车评估中。本文在大数据普遍应用的背景下,探讨了大数据的应用会对二手车评估产生的影响,首先分析了我国二手车市场的现状和存在的问题,二手车市场的蓬勃发展必然带来二手车评估的规范化、科学化。然后比较了四种二手车评估方法,确定在大数据技术背景下重置成本法的优越性。再用层次分析法,根据数据分析,对重置成本法成新率中综合调整系数进行优化,使得成新率更加适合科技的发展和行业的进步。最后通过实例分析,确定了这种优化的可行性和可靠性。
基于Elastic Stack的C2B二手车商户竞拍推荐系统的设计与实现
这是一篇关于Elastic Stack,二手车,基于内容的推荐,基于热度的推荐,流拍的论文, 主要内容为近年来,随着国内汽车保有量的逐年递增与二手车交易市场规模的扩大,二手车交易由传统的线下模式逐渐转至线上平台。其中C2B模式凭靠成交快、交易周期短、买方资源稳定等优势占据一定市场份额。商户作为C2B模式中的交易下游承担着关键角色,在车源信息爆炸时代,每个竞拍场次中车辆众多,如何快速有效地为商户个性化推荐偏好车辆,提高有效报价数量及效率,提升商户满意度,降低车辆流拍率是C2B二手车交易平台的核心目标之一。本文根据二手车交易平台K的实际业务场景,结合行业、用户及二手车特点,设计并实现了一个基于Elastic Stack的C2B二手车商户竞拍推荐系统。本系统后端基于MTV模式的Django框架开发,利用sklearn等大数据模块完成数据特征工程,数据库根据数据特点分别采用My SQL、Mongo DB、Redis保存,前端采用VUE框架实现页面展示及渲染。本文主要研究工作分以下几点:第一,针对C2B模式下二手车一车一况及竞拍车辆时效性高的问题,本文在离线推荐模块提出了一种基于点击率与有效报价率加权的车辆热度评分算法,以此完成了基于热度的推荐;同时利用构建好的商户偏好模型实现了基于内容的推荐,二者相结合解决了用户及车辆冷启动问题。第二,针对竞拍车辆流拍问题,本文在推荐引擎模块提出了一个基于有效报价数与竞拍时间的流拍加权算法Unsold。该算法可根据当前的竞拍时间提高流拍可能性高的车辆曝光度,有效降低了竞拍车辆的流拍率及流拍造成的成本损失。经线上测试,可使车辆流拍率降低1.85%,且该算法对于提高竞拍场景下长尾物品的曝光度具有一定的通用性。第三,构建一套高可用的日志的采集、过滤及分析模块。利用Elastic Stack实现了对商户点击、出价行为日志的异步采集、过滤与索引,推荐系统通过ES的REST接口对日志进行抽取并统计分析。第四,设计并实现了基于以上算法的竞拍推荐系统。商户可通过本系统在竞拍场次中快速定位其偏好车辆并完成出价过程,提高了其浏览及报价的效率。
基于Spring boot的二手车之家网站的设计与实现
这是一篇关于二手车,网站,Spring,信息的论文, 主要内容为随着中国私家车数量的不断增多,那么闲置车辆也会不断增多,这时二手车交易的需求就会应运而生。那么作为汽车之家这样大型综合汽车平台自然也要拥有属于自己的二手车交易网站。二手车之家交易网站为二手车买卖双方提供车辆登记、求购信息发布、网上交流对比、市场资讯、行业趋势信息分享等服务,同时整合二手车交易市场、经纪公司等行业资源,为商家和个人提供准确、及时的交易信息服务。题目来源于本人在汽车之家实习参与的项目。二手车之家交易网站由汽车之家二手车事业部设计与研发。本网站主要有首页,买车,卖车,分期,估值,工具,资讯,论坛等功能。本项目主要针对买家用户和卖家用户,致力于给予买家丰富真实的车源信息和优质的买车服务,以及给予卖家可靠的发布平台。在汽车之家实习期间,本人作为此项目首页模块,买车模块,卖车模块,资讯模块的迭代开发人员,参与了这部分功能模块的设计、迭代与实现工作。本文主要介绍了该系统的目的及意义,使用的技术原理,系统的需求分析,概要设计和详细设计,以及测试用例的编写等方面的内容。本文使用了基于场景的需求分析,讨论了系统的功能性需求及非功能性需求。使用Spring boot+Mybaties框架来完成Java后台服务,前端使用Bootstrap,数据库使用Mysql。目前,该平台已上线并投入使用,它的出现显著提升了二手交易市场的服务水平,为促进更多的二手车交易达成提供了方便。
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