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龙图腾网获悉万郡绿建科技有限公司申请的专利一种线上竞拍系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117876082B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311703372.6，技术领域涉及：G06Q30/08；该发明授权一种线上竞拍系统及方法是由单银木;朱磊;陈厚林;李国清;魏文铎设计研发完成，并于2023-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种线上竞拍系统及方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种线上竞拍系统及方法，包括：信息发布模块，用于接收用户发布的竞拍信息；智能匹配模块，用于获取与所述竞拍信息匹配的客户端，将所述竞拍信息推送给匹配的客户端；在线竞拍模块，用于根据预设的智能报价模型，生成报价辅助信息，将所述报价辅助信息发送给所述客户端，并在竞拍时段内，接收所述客户端的报价信息，将所述报价信息排序显示；交易模块，用于在竞拍时段结束后，买卖双方进行自主下单交易；查询模块，用于查询历史竞拍的场次信息、竞拍结果以及提单信息，生成竞拍统计报告。本申请的系统通过线上竞拍，简化交易环节，提高交易效率，保证交易方便、安全、快捷、高效的进行，具有方便快捷、公平透明的优点。

本发明授权一种线上竞拍系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种线上竞拍系统，其特征在于，包括： 信息发布模块，用于接收用户发布的竞拍信息； 智能匹配模块，用于获取与所述竞拍信息匹配的客户端，将所述竞拍信息推送给匹配的客户端；包括：根据竞拍信息确定检索条件，首先确定竞拍信息中的需求商品，根据需求商品对应的多级类目匹配目标需方供方；确定竞拍信息中的收货地址条件，根据收货地址信息匹配目标企业，并将询价请求信息发送至目标需方供方的客户端；确定竞拍信息中的需方供方权益信息，根据权益信息筛选目标企业，并将竞拍信息发送至目标企业的客户端；根据需方供方用户在系统平台中标记的特征信息，确定与竞拍信息匹配的目标需方供方，并将竞拍信息发送至目标需方供方的客户端； 在线竞拍模块，用于根据预设的智能报价模型，生成报价辅助信息，将所述报价辅助信息发送给所述客户端，并在竞拍时段内，接收所述客户端的报价信息，将所述报价信息排序显示；所述在线竞拍模块，包括：辅助报价单元，用于获取用户历史报价信息、市场行情信息以及商品历史成交信息；根据所述历史报价信息、市场行情信息以及商品历史成交信息提取报价影响因子；获取各个报价影响因子的权重，将报价影响因子和权重输入智能报价模型，智能报价模型采用卡尔曼滤波算法，根据卡尔曼滤波算法估计报价系数，根据报价系数与历史成交价格的乘积，得到计算出来的辅助报价信息；竞拍单元，用于实时接收客户端的报价信息，将所述报价信息排序显示在买卖双方的用户终端以及实时播报页面；采用卡尔曼滤波算法接收历史价格数据作为输入测量值，获取测量值的精度；有了这个测量值，算法就根据测量值来估计系统的真实输出，并同时给出新估计报价值的精度范围；然后卡尔曼滤波利用系统的模型和观测量来对系统的状态进行估计；这个过程是不断进行的，即对系统不断测量和估计，经过一段时间之后，就能估计出系统的一个报价系数； 交易模块，用于在竞拍时段结束后，买卖双方进行自主下单交易；所述交易模块，包括： 辅助选商单元，用于获取参加竞拍的客户端的报价信息、企业信誉信息、规模信息、企业资质信息以及历史成交评价信息；根据所述报价信息、企业信誉信息、规模信息、企业资质信息以及历史成交评价信息提取特征因子，组成特征矩阵；将所述特征矩阵输入预训练的智能选商模型，得到每个竞拍客户端的评分；根据所述评分从大到小的顺序对竞拍客户端排序，将排在前面的预设数量个客户端推荐给用户；所述智能选商模型为BP神经网络模型； 输入预训练的智能选商模型之前，还包括：根据每个客户端的报价信息、企业信誉信息、规模信息、企业资质信息以及历史成交评价信息组成每个客户端的特征矩阵，给每个客户端的特征矩阵添加评分标签；根据每个客户端的特征矩阵以及对应的评分标签，得到训练数据集；根据所述训练数据集训练BP神经网络模型，所述BP神经网络模型包括顺序连接的输入层、隐藏层、输出层以及Softmax层，得到训练好的智能选商模型； 查询模块，用于查询历史竞拍的场次信息、竞拍结果以及提单信息，生成竞拍统计报告； 互动模块，用于生成群聊工具，竞买方和竞卖方根据所述群聊工具进行沟通答疑，竞拍人能在群聊中进行沟通，能通过互动答疑工具向竞拍方发起提问，竞拍方能进行回答，互动答疑为群聊模式，所有出价方均能见；通过部署网关服务集群、聊天服务集群、WebSocKet集群、消息集群实现群聊，并将群聊消息同步到各个用户终端，通过MySQL集群存储聊天数据。

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