사례 기반 추론에 의한 경매 가격 생성 에이전트

Auction Prices Generation Agent Using Case-base Reasoning

최근 전자 상거래가 증가하면서 인터넷 경매를 통하여 물품을 거래하는 경우가 확산되고 있다. 하나 기존 인터넷 경매 시스템들은 경매 물품의 경매 가격을 판매자의 결정에만 의존하고 있어서, 판매자가 물품의 경매 시작가격, 낙찰 예상가격, 즉시 구매가격 등을 정하는데 어려움을 가지고 있었다. 이를 해결하기 위하여 과거의 경매 기록을 데이터베이스로 구축하여 이를 통하여 판매자에게 경매 가격을 제시하는 방법이 제시되었다. 그러나 여기서는 경매 물품에 따라서 경매 가격에 중요한 영향을 미치는 속성 정보와 가중치 부여에 대한 기준이 제시되지 못하여 잘못된 정보 제공으로 경매 물품의 가격이 지나치게 낮게 결정 되거나 높아서 유찰되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자, 과거의 경매 기록과 인터넷 전자상거래 사이트의 가격 정보로부터 경매 가격 결정 요인과 가중치를 추출하여, 사례 구조화 과정을 통하여 사례베이스로 구축하고, 이를 적용하여 적합한 경매 가격을 자동으로 생성하여 이를 판매자에게 추천하는 시스템을 제안한다. 성능실험 결과 추천된 경매 가격을 사용할 경우에 지나치게 높은 경매 가격으로 인하여 경매 물품이 유찰되거나 낮은 가격에 낙찰되는 경우를 줄임으로써 경매 성공률이 향상되고, 물품에 대한 낮은 평가를 방지할 수 있음을 보인다. 또한, 본 논문에서는 경매 가격 자동 생성 에이전트를 이용하여 인터넷 경매 시스템을 설계 및 구현한다.

Commercial internet auction systems have been successfully used recently. In those systems, because auction prices of auction items are given by sellers only, the success bid rate can be decreased due to the large difference between the reserve price and the normal price. In this paper, we propose an agent that generates auction prices to sellers based on past auction data and item prices gathered from the web Through performance experiments, we show that the successful bid rate increases by preventing sellers from making unreasonable reserve prices. Using the pricing agent, we design and implement an XML-based auction system on the web.