网络拍卖的理论、模型与实现方法的研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    70931001
  • 项目类别:
    重点项目
  • 资助金额:
    120.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0112.信息系统与管理
  • 结题年份:
    2013
  • 批准年份:
    2009
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2010-01-01 至2013-12-31

项目摘要

网络拍卖是电子商务中一个应用广泛的领域,其理论与方法的研究始终是国内外关注的一个主题。本项研究将针对政府与大型企业的网上采购招标中的逆向拍卖问题,设计一套切实可行的拍卖机制设计优化的方法,并针对不同类型的采购/招标问题提出若干种易于实施的拍卖机制和模式。设计开发一个拍卖实验网站,并通过网站的实验运行挖掘拍卖参与者的行为特征。基于对网络拍卖顾客的行为分析,为C2C拍卖网站拍卖机制设计、交易安全机制设计、信任度测评提供一套可行的方法。从网络是公共传媒的角度,对网络独有的搜索引擎"排位拍卖"和"网格资源拍卖"进行研究,为规范网络营运商经营活动提供可行的方法和监管的依据。此外,还将在用非概率论的不确定性表述方法描述拍卖模型方面进行探索性的研究。本项研究预期将在学术期刊上发表100篇论文,包括30篇SCI论文。研究成果还将在大型企业集中采购、网上拍卖业务和网络搜索引擎的营运中获得应用。

结项摘要

网上拍卖是一个发展十分迅速的经济领域,特别是对于政府与大型企业的网上集中采购与大型工程招投标中的逆向拍卖问题,对于降低采购成本,减少采购费用,防止采购与招标中的腐败现象有着十分重要的意义。本报告介绍70931001项目课题组在2010-2013年期间,对网上拍卖的理论模型、机制设计和拍卖行为等相关问题的研究情况。主要包括对网上拍卖研究现状的文献综述,企业调研情况,逆向组合拍卖的机制设计,多属性拍卖的评标策略,C2C拍卖的安全机制,关键词拍卖的机制与出价策略,以及网格资源拍卖和社交云资源交易机制等多个研究领域里的研究进展。本报告还对研究工作的发表学术论文的情况,学术交流的情况,以及人才建设和研究生培养的情况分别进行了介绍。并对网上拍卖未来的研究方向进行了探讨。

项目成果

期刊论文数量(122)
专著数量(2)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Resilience and Friability of Transportation Networks: Evaluation, Analysis and Optimization
交通网络的弹性和脆弱性:评估、分析和优化
  • DOI:
    10.1109/jsyst.2010.2096670
  • 发表时间:
    2011-01
  • 期刊:
    IEEE Systems Journal
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Ip, W. H.;Wang, Dingwei
  • 通讯作者:
    Wang, Dingwei
QoS multicast tree construction in IP/DWDM optical internet by bio-inspired algorithms
基于仿生算法的 IP/DWDM 光网络中 QoS 组播树构建
  • DOI:
    10.1016/j.jnca.2010.01.001
  • 发表时间:
    2010-07
  • 期刊:
    Journal of Network and Computer Applications
  • 影响因子:
    8.7
  • 作者:
    Hui Cheng;Xingwei Wang;Shengxiang Yang;Min Huang;Jiannong Cao
  • 通讯作者:
    Jiannong Cao
Congestion aware channel allocation with route scheduling in wireless cognitive radio mesh network
无线认知无线电网状网络中具有路由调度的拥塞感知信道分配
  • DOI:
    10.1016/j.compeleceng.2013.03.018
  • 发表时间:
    2013-05
  • 期刊:
    Computers & Electrical Engineering
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jie Jia;Qiusi Lin;Jian Chen;Chunyu Li;Xingwei Wang
  • 通讯作者:
    Xingwei Wang
Modeling access control for cyber-physical systems using reputation
使用信誉对网络物理系统的访问控制进行建模
  • DOI:
    10.1016/j.compeleceng.2012.06.002
  • 发表时间:
    2012-09-01
  • 期刊:
    COMPUTERS & ELECTRICAL ENGINEERING
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Chen, Dong;Chang, Guiran;Wang, Xingwei
  • 通讯作者:
    Wang, Xingwei
面向云计算的数据中心网络体系结构设计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    计算机研究与发展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王聪;王翠荣;王兴伟;蒋定德
  • 通讯作者:
    蒋定德

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其他文献

XOR标集的逆向组合拍卖的获胜者确定问题
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    系统工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    祁宁;汪定伟
  • 通讯作者:
    汪定伟
基于演化博弈的评标管理行为分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    系统工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    汪定伟;刘旭旺
  • 通讯作者:
    刘旭旺
电子中介中具有模糊信息的多数量多属性商品交易匹配模型与算法
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    管理科学学报(待发表, 录用日期:11/2011,录用通知见附件)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    汪定伟;樊治平;蒋忠中
  • 通讯作者:
    蒋忠中
Web挖掘在电子商务货源搜索中的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王铮;王庆;汪定伟
  • 通讯作者:
    汪定伟
多属性逆向拍卖分组评标行为的实验研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    数学的实践与认识
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘旭旺;齐微;汪定伟;刘黎黎
  • 通讯作者:
    刘黎黎

其他文献

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  • 项目类别:
    专项基金项目

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  • 项目类别:
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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