總結(jié)與展望總結(jié)本研究致力于通過構(gòu)建基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的模型來識(shí)別和預(yù)防網(wǎng)絡(luò)商品交易中的價(jià)格違規(guī)調(diào)整行為。本文旨在提升市場監(jiān)管的效率和準(zhǔn)確性，維護(hù)消費(fèi)者權(quán)益，并促進(jìn)市場的公平競爭。首先，本文詳細(xì)闡述了實(shí)驗(yàn)的理論基礎(chǔ)和技術(shù)框架。選擇了LSTM模型作為核心算法，并介紹了TensorFlow和Keras這兩個(gè)深度學(xué)習(xí)框架。此外，本文對“網(wǎng)絡(luò)商品價(jià)格違規(guī)調(diào)整行為”進(jìn)行了明確的定義，并對數(shù)據(jù)來源進(jìn)行了詳盡的說明，為后續(xù)的模型訓(xùn)練和實(shí)驗(yàn)分析奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。其次，本文對數(shù)據(jù)集進(jìn)行了細(xì)致的預(yù)處理，以確保數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和模型訓(xùn)練的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，模型在最終訓(xùn)練輪次中達(dá)到了高R2值以及低MSE、MAE、MAPE和RMSE的評價(jià)指標(biāo)，驗(yàn)證了模型的預(yù)測能力和準(zhǔn)確性。最后，本研究通過精心設(shè)計(jì)的LSTM模型，成功地實(shí)現(xiàn)了對潛在商品價(jià)格違規(guī)調(diào)整行為的有效識(shí)別。在模型的實(shí)際應(yīng)用階段，本文采用了異常檢測技術(shù)，該技術(shù)基于模型預(yù)測的正常價(jià)格變動(dòng)模式與實(shí)際觀測到的價(jià)格波動(dòng)之間的偏差進(jìn)行分析。通過設(shè)定合理的閾值，模型能夠敏銳地捕捉到那些顯著偏離預(yù)期模式的價(jià)格變動(dòng)，從而揭示可能的價(jià)格操縱或不正當(dāng)?shù)膬r(jià)格調(diào)整行為。總結(jié)而言，本論文成功地構(gòu)建了一個(gè)基于LSTM的網(wǎng)絡(luò)商品價(jià)格違規(guī)調(diào)整行為識(shí)別模型。該模型不僅在理論上具有創(chuàng)新性，而且在實(shí)際應(yīng)用中顯示出了強(qiáng)大的性能。本文的研究不僅為網(wǎng)絡(luò)商品價(jià)格監(jiān)管提供了新的技術(shù)手段，也為相關(guān)領(lǐng)域的研究提供了寶貴的經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)支持。隨著電子商務(wù)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，本文相信本研究的成果將對市場監(jiān)管和消費(fèi)者保護(hù)產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。展望盡管本論文在構(gòu)建基于LSTM的網(wǎng)絡(luò)商品價(jià)格違規(guī)調(diào)整行為識(shí)別模型方面取得了顯著成果，但仍存在一些不足之處，值得在未來的研究中加以改進(jìn)和深化。首先，數(shù)據(jù)集的局限性可能影響了模型的泛化能力。本文所使用的數(shù)據(jù)集可能無法完全覆蓋所有可能的價(jià)格變動(dòng)情況，特別是在面對新興市場或特定商品類別時(shí)，模型可能需要額外的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來適應(yīng)這些新環(huán)境[47]。此外，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性對于模型性能至關(guān)重要，任何數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中的偏差都可能導(dǎo)致模型預(yù)測的不準(zhǔn)確。其次，模型的復(fù)雜性和計(jì)算成本也是需要考慮的因素。雖然LSTM模型在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出色，但其結(jié)構(gòu)復(fù)雜，需要較多的計(jì)算資源進(jìn)行訓(xùn)練。這可能限制了模型在資源受限的環(huán)境中的應(yīng)用，如移動(dòng)設(shè)備或邊緣計(jì)算場景[48]。此外，本文的研究主要集中在靜態(tài)的價(jià)格數(shù)據(jù)上，而沒有充分考慮外部因素，如市場新聞、季節(jié)性變化、競爭對手行為等，這些因素都可能對商品價(jià)格產(chǎn)生影響。最后，本文的模型在識(shí)別違規(guī)行為時(shí)依賴于設(shè)定的閾值，這可能需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整。閾值的設(shè)定需要基于對市場行為的深入理解，而這種理解可能隨著市場環(huán)境的變化而變化。因此，模型可能需要定期重新校準(zhǔn)，以適應(yīng)新的市場條件[49]。綜上所述，本文的研究為網(wǎng)絡(luò)商品價(jià)格違規(guī)調(diào)整行為的識(shí)別提供了一個(gè)有力的工具，但仍需在數(shù)據(jù)集的多樣性、模型的計(jì)算效率、解釋性、外部因素的考慮以及閾值設(shè)定的靈活性等方面進(jìn)行進(jìn)一步的研究和改進(jìn)。參考文獻(xiàn)路影.基于分形的時(shí)尚商品價(jià)格預(yù)測與定價(jià)策略研究[D].遼寧:沈陽工業(yè)大學(xué),2006.華凱.基于網(wǎng)絡(luò)輿情的期貨商品價(jià)格預(yù)測研究[D].天津:天津商業(yè)大學(xué),2022.Jurafsky,D.,&Martin,J.H.SpeechandLanguageProcessing:AnIntroductiontoNaturalLanguageProcessing,ComputationalLinguistics,andSpeechRecognition[M].PrenticeHall,2000.Collobert,R.,&Weston,J.Aunifiedarchitecturefornaturallanguageprocessing:deepneuralnetworkswithmultitasklearning[J].InProceedingsofthe25thInternationalConferenceonMachineLearning,2008,160-167.楊學(xué)麗.基于LSTM的我國碳排放權(quán)交易市場價(jià)格動(dòng)態(tài)預(yù)測研究[D].吉林大學(xué),2023.蔡婷婷.基于新詞發(fā)現(xiàn)和特征融合的NLP知識(shí)圖譜的研究與實(shí)現(xiàn)[D].北京郵電大學(xué),2024.江洋洋,金伯,張寶昌.深度學(xué)習(xí)在自然語言處理領(lǐng)域的研究進(jìn)展[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2021,57(22):1-14.周楊.基于改進(jìn)的LSTM化肥價(jià)格預(yù)測[D].中國科學(xué)技術(shù)大學(xué),2019.S.Hochreiter&J.Schmidhuber,"LongShort-TermMemory,"NeuralComputation,vol.9,no.8,pp.1735-1780,1997.E.Dezsi&I.A.Nistor,"CanDeepMachineLearningOutsmarttheMarket?AComparisonbetweenEconometricModellingandLong-ShortTermMemory,"RomanianEconomicandBusinessReview,vol.11,pp.54-73,2016.P.Lara-Benítez,M.Carranza-García,&J.C.Riquelme,"AnExperimentalReviewonDeepLearningArchitecturesforTimeSeriesForecasting,"InternationalJournalofNeuralSystems,vol.31,Art.no.2130001,2021.W.Long,Z.Lu,&L.Cui,"DeepLearning-BasedFeatureEngineeringforStockPriceMovementPrediction,"Knowledge-BasedSystems,vol.164,pp.163-173,2018.J.Liu&D.Sun,"StockPricePredictionBasedonAttentionMechanismandLongShort-TermMemoryNetwork,"AdvancesinAppliedMathematics,vol.10,no.12,pp.4379-4385,2021..Sutskever,I.,Vinyals,O.,&Le,Q.V.SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks[C].InAdvancesinNeuralInformationProcessingSystems,2014,27:3104-3112.Elman,J.L.FindingStructureinTime[J].CognitiveScience,1990,14(2):179-211.Zaremba,W.RecurrentNeuralNetworkRegularization[J].arXivpreprint,2014,1409.2329.茍秦晉,楊旭,李濤等.基于Attention-LSTM的電力負(fù)荷自動(dòng)預(yù)測方法[J].電子設(shè)計(jì)工程,2024,32(04):125-128+134.趙汝健,楊威,巫震宇等.基于LSTM和海圖約束的艦船航跡預(yù)測方法[J/OL].北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào),1-13[2024-03-05].Jozefowicz,R.,Zaremba,W.,&Sutskever,I.AnEmpiricalExplorationofRecurrentNetworkArchitectures[C].InInternationalConferenceonMachineLearning,2015,32:2342-2350.陳立平,邢小丹,張玉亭等.基于LSTM的紅棗期貨價(jià)格預(yù)測方法[J].農(nóng)業(yè)與技術(shù),2024,44(01):162-165.康愷,何偉,董天禎等.一種基于TensorFlow的蔬菜識(shí)別技術(shù)[J].中國科技信息,2023,(23):103-106.袁偉華.基于TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架的電商銷售數(shù)據(jù)分析[J].電腦編程技巧與維護(hù),2023,(09):105-107.蔡默晗,劉晨煜,張辛沅.基于Keras神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的車道線識(shí)別技術(shù)研究[J].現(xiàn)代計(jì)算機(jī),2022,28(13):76-78.劉志雄,潘媛媛.基于Keras的LSTM模型的心肌梗死患者發(fā)病預(yù)測[J].電腦知識(shí)與技術(shù),2022,18(23):68-70.邵琨.零售價(jià)格調(diào)整與消費(fèi)者行為決策相關(guān)性分析[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究,2021,(03):38-42.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