رکوردهای مرتبط با این شخص

توسعه سیستم قیمت گذاری بهینه بر اساس حراج های ترکیبی در حراج آنلاین (1400) / حیدرپور دستگردی ، عباس، نویسنده

نوع مدرک: متون چاپی سرشناسه حیدرپور دستگردی ، عباس، نویسنده شماره بازیابی : ‭COM soft ‭40 1400 عنوان : توسعه سیستم قیمت گذاری بهینه بر اساس حراج های ترکیبی در حراج آنلاین عنوان موازی : Development of Optimal Pricing System Based on Combined Auctions in Online Auctions ناشر: دانشگاه شهید اشرفی اصفهانی: اصفهان سال نشر : 1400 صفحه شمار: ز،46ص شابک/شاپا 23995 یادداشت پایان نامه کارشناسی ارشد: رشته مهندسی کامپیوتر گرایش نرم افزار شناسه افزوده : خیام باشی ، محمد رضا، استاد مشاور توصیفگرها حراج آنلاین  حراج های ترکیبی  قیمت نهایی در حراج آنلاین  تجارت الکترونیک  Online Auctions  Combination Auctions  Final Prices At Online Auctions  E-commerce چکیده : پیشرفت‌های تکنولوژیکی کنونی عادات تجاری افراد را تغییر داده است و اهمیت تجارت الکترونیک در زندگی اشخاص در دهه گذشته به سرعت افزایش یافته است. این محیط جدید اقتصادی و تکنولوژیکی، داده‌های عظیم و ارزان که به راحتی قابل دسترسی و ارزشمند هستند را تولید می‌کند. یکی از موضوعات مهم در تجارت الکترونیکی پیش‌بینی قیمت است. تجارت الکترونیکی معمولا ً از طریق دو روش فروش، حراج و فروش آنی صورت می‌گیرد. اگرچه پیش‌بینی قیمت نهایی در حراج‌های آنلاین دارای سودمندی است، اما تاکنون روش‌های زیادی در این زمینه ارائه نشده است و اندک روش‌های مطرح در این زمینه از تکنیک‌های یادگیری ماشین مثل رگرسیون چندگانه برای پیش‌بینی و برآورد قیمت نهایی استفاده نموده‌اند. با توجه به اهمیت برآورد قیمت نهایی در حراج‌های آنلاین، این مطالعه بر عوامل تعیین‌کننده قیمت نهایی حراج آنلاین تمرکز دارد. در این زمینه از الگوریتم‌‌های یادگیری عمیق دارای ساختار بازگشتی با سه سلول مختلف LSTM‌، BiLSTM و GRU استفاده شده است. در این روش برای افزایش دقت پیش‌بینی قیمت نهایی در حراج‌های آنلاین از ترکیب شبکه‌های عصبی عمیق بازگشتی و روش انتخاب ویژگی تک متغیری مبتنی بر آزمون F-test استفاده شده است. تجزیه و تحلیل‌ها نتایج بر روی دو پایگاه داده حراج آنلاین ترکیبی eBay نشان می‌دهد که استفاده از یادگیری عمیق جهت پیش‌بینی قیمت نهایی در حراج‌های آنلاین می‌تواند موفق عمل نماید. نتایج در پایگاه داده اول و دوم نشان می‌دهد سه روش عمیق بازگشتی پیشنهادی در پیش‌بینی قیمت نهایی توانسته‌اند به خطای جذر میانگین مربعات بین 3 تا 6 دست یابند؛ که این نتایج حاکی از موفقیت آن‌ها در مقایسه با روش‌های یادگیری ماشین همچون رگرسیون چندگانه است لینک ثابت رکورد: ../opac/index.php?lvl=record_display&id=13193 زبان مدرک : فارسی

 فهرست موجودی مدرک

شماره ثبت	شماره بازیابی	نام عام مواد	محل نگهداری	بخش	وضعیت ثبت	وضعیت امانت
23995	‭COM soft ‭40 1400	پایان‌نامه	دانشگاه شهید اشرفی اصفهانی	مرکزی	اسناد مرجع	غیر قابل امانت