최근에 전자상거래가 보편화되면서 전자경매를 통한 거래가 급증하고 있다. 그러나, 기존 전자경매 시스템들은 낙찰 예정가 결정을 판매자에게만 의존하고 있으므로, 물품의 낙찰가가 낮게 결정되거나 유찰되는 경우가 많다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자, 과거의 경매 기록과 인터넷 전자상거래 사이트의 가격 정보로부터 사례 유사도를 적용하여 적합한 낙찰 예정가를 자동으로 생성하고 이를 판매자에게 추천하는 시스템을 제안한다. 성능실험 결과 추천된 낙찰 예정가를 사용할 경우 지나치게 높은 낙찰 예정가로 인한 유찰을 줄임으로써 경매 성공률이 향상될 뿐만 아니라, 물품에 대한 낮은 평가를 방지할 수 있음을 보인다. 또한, 본 논문에서는 낙찰 예정가 자동 생성에이전트를 이용하여 인터넷 경매 시스템을 설계 및 구현한다.
Commercial internet auction systems have been successfully used recently. In those systems, because reserve 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 reserve 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.
