新型網(wǎng)絡(luò)任務(wù)的定價方案

呂敏紅　楊青　劉睿

摘 要：本文針對“拍照賺錢”的定價分配問題，建立了任務(wù)定價與任務(wù)點到市中心的距離、會員所在的位置、任務(wù)完成能力以及信譽度等因素的關(guān)系模型，運用多元線性回歸、多元邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型考慮到定價與會員限定預(yù)訂任務(wù)限額，任務(wù)開始的時間等也有一定的關(guān)系，對其進行歸一化處理后，進行訓(xùn)練和測試，不斷調(diào)整其誤差值，直到有較好的結(jié)論，最終得到較為合理任務(wù)定價方案。

關(guān)鍵詞：SPSS 多元線性回歸 多項邏輯回歸 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

中圖分類號：O212 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1672-3791（2018）02（c）-0032-02

隨著社會的發(fā)展，“拍照賺錢”也在移動互聯(lián)網(wǎng)的支持下產(chǎn)生?！芭恼召嶅X”是一種用戶自己下載、注冊APP，然后從APP上領(lǐng)取需要拍照任務(wù)的自助式服務(wù)模式，從而賺取APP對任務(wù)所標(biāo)定的酬金。這種互聯(lián)網(wǎng)的自助式勞務(wù)眾包平臺為很多企業(yè)提供了各種商業(yè)性的檢查和信息搜集，比傳統(tǒng)的市場調(diào)查會大大節(jié)省調(diào)查成本和時間，而且有效地保證了調(diào)查數(shù)據(jù)的真實性。APP成為了該平臺的核心，但是任務(wù)定價成了一個問題，如果定價不合理，有的任務(wù)將無人問津，從而導(dǎo)致商品檢查失敗。

由于實際問題中有可能有多個任務(wù)比較集中，導(dǎo)致用戶會互相競爭選擇。從而依據(jù)經(jīng)緯度將其分為若干的小區(qū)域，將此區(qū)域內(nèi)的任務(wù)進行聯(lián)合打包。將打包后的多個任務(wù)當(dāng)作一個任務(wù)進行分配給附近的會員，但是考慮到打包后任務(wù)比較集中價格上不好統(tǒng)一分配，因此，我們對打包的任務(wù)價格進行求和，考慮其任務(wù)成本，在會員密集地區(qū)降低任務(wù)價格，在會員稀疏地區(qū)增長其任務(wù)價格，在成本保持不變的情況下，提高其任務(wù)完成度。依據(jù)包內(nèi)的任務(wù)數(shù)量賦予求和值相應(yīng)的權(quán)重，對所有打包和未打包的任務(wù)重新進行多元回歸分析，求出新的線性擬合曲線，比較其擬合度與原多元回歸方程擬合度的偏差，分析新的線性擬合對最終任務(wù)完成情況的影響。在此應(yīng)用“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型”經(jīng)行分析，得到與任務(wù)完成率之間具體的函數(shù)關(guān)系式。在此基礎(chǔ)上分析該模型的優(yōu)缺點、評價方案的實施效果。

1 模型的建立

首先將任務(wù)完成時會員經(jīng)緯度與城市中心的經(jīng)緯度的距離、任務(wù)經(jīng)緯度與城市中心的經(jīng)緯度的距離、會員的數(shù)量進行回歸，然后將會員信譽度、會員密度、人口密度、地區(qū)人均GDP值逐步導(dǎo)入多元線性回歸方程，其中提高擬合度的自變量因素有會員信譽度、會員密度。人口密度、地區(qū)人均GDP值對其精度的提高并沒有明顯的影響。選擇會員信譽度，會員密度的作為新的自變量因素加入其中，進行新的多元回歸線性擬合?？梢园l(fā)現(xiàn)擬合度R2從0.410提高到0.622，說明會員信譽度：、會員密度會很大程度影響定價策略。得到定價方案模型

在實際情況下，多個任務(wù)可能因為位置比較集中，導(dǎo)致用戶會爭相選擇。因此需要考慮將相近的任務(wù)點進行打包。選擇經(jīng)緯度作為分割的因素，以0.02的緯度，0.05的經(jīng)度為步進值，將深圳市區(qū)域進行分割處理，將其經(jīng)緯度區(qū)域分割為若干個小格。將任務(wù)坐標(biāo)點導(dǎo)入到分割后的坐標(biāo)軸上，即可看出各個網(wǎng)格內(nèi)的任務(wù)分布如圖1所示。

考慮到APP成本的因素，將會員數(shù)量和任務(wù)數(shù)量導(dǎo)入網(wǎng)格圖中圖形如下：觀察其會員密度，降低會員密度密集網(wǎng)格內(nèi)的任務(wù)定價，提高會員稀疏網(wǎng)格內(nèi)的任務(wù)定價，保持在成本不變的情況下，盡可能提高任務(wù)完成率。在會員密集地區(qū)對任務(wù)進行打包。根據(jù)包內(nèi)任務(wù)個數(shù)對其所以的價格進行求和，對其價格總和值賦予權(quán)重（如包內(nèi)含有6個任務(wù)點，其打包后的價格為6個任務(wù)點價格總和的0.8倍）。

以打包后的任務(wù)點的中心經(jīng)緯度為一組新的經(jīng)緯度。計算打包后的經(jīng)緯度與市中心的距離。以包中心點10km為半徑的范圍內(nèi)的會員密度，會員與市中心的距離，會員信譽度，會員限定接單數(shù)量作為自變量，利用問題二中的模型，進行多元回歸線性擬合，得到新的定價模型：

新的擬合數(shù)據(jù)在原有的基礎(chǔ)上擬合度明顯比第二問數(shù)據(jù)有所提升且提升了11.26%，證明其新的擬合數(shù)據(jù)在原有的基礎(chǔ)上精度提高。除了定價模型對最終的任務(wù)完成情況有所影響外，還需要考慮任務(wù)包發(fā)布后接單會員的預(yù)訂任務(wù)限額、信譽度、接單時間等。會員接單預(yù)訂任務(wù)限額小于包內(nèi)的任務(wù)數(shù)量則不能接單。在此基礎(chǔ)上，當(dāng)任務(wù)包發(fā)布后，在5min內(nèi)看有無會員接單。當(dāng)有多位會員接同一個單時，依照其信譽度，優(yōu)先分配給信譽度高的會員接單。無人接單超過5min時，安排給第一個接單的會員。

在實際情況下，多個任務(wù)可能因為位置比較集中，導(dǎo)致用戶會爭相選擇的可能性。我們考慮是將這些任務(wù)聯(lián)合在一起打包發(fā)布。把其中的深圳市打包后的數(shù)據(jù)帶入問題三建立起來的定價模型中，可以得出新的任務(wù)定價。將定價與會員信譽度，會員限定預(yù)訂任務(wù)限額，任務(wù)開始的時間作為輸入量，將任務(wù)完成程度作為輸出量，并用MATLAB自帶的premnmx函數(shù)將這些數(shù)據(jù)歸一化處理。引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，因為目前對于隱層中神經(jīng)元數(shù)目的確定并沒有明確的公式（目前，對于隱層中神經(jīng)元數(shù)目的確定并沒有明確的公式），只有一些經(jīng)驗公式，神經(jīng)元個數(shù)的最終確定還是需要根據(jù)經(jīng)驗和多次實驗來確定。經(jīng)過多次試驗，我們選擇N1=5，N2=10，N3=1，此時BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到了較高的精度。

將訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)歸一化后輸入網(wǎng)絡(luò)，設(shè)定網(wǎng)絡(luò)隱層和輸出層激勵函數(shù)分別為tansig和logsig函數(shù)，設(shè)定入層節(jié)點數(shù)N1、隱含層節(jié)點數(shù)N2，輸出層節(jié)點N，迭代次數(shù)e，學(xué)習(xí)速率，然后開始訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。得出結(jié)果如圖3所示。

該網(wǎng)絡(luò)通過185次培訓(xùn)達(dá)到誤差值完成學(xué)習(xí)，將各項數(shù)據(jù)分別輸入，輸出任務(wù)完成度即可得到預(yù)測數(shù)據(jù)。得出其數(shù)據(jù)與任務(wù)完成度之間的函數(shù)關(guān)系式：

2 模型的評價

本文是對某些城市進行的“拍照賺錢”軟件實施，比傳統(tǒng)的市場調(diào)查會大大節(jié)省調(diào)查成本和時間，而且有效地保證了調(diào)查數(shù)據(jù)的真實性，我們可以將其推廣至全國各大市區(qū)，及更多項目的應(yīng)用，具很強的現(xiàn)實意義。

3 結(jié)語

本文運用多元線性回歸、多元邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型考慮網(wǎng)絡(luò)定價與任務(wù)點到市中心的距離、會員所在的位置、任務(wù)完成能力以及信譽度等因素的關(guān)系模型，對其進行歸一化處理后，建立了任務(wù)定價模型，然后不斷調(diào)整其誤差值，最終得到較為合理任務(wù)定價方案。通過對“拍照賺錢”軟件實施，比傳統(tǒng)的市場調(diào)查會大大節(jié)省調(diào)查成本和時間，我們可以將其推廣至各種網(wǎng)絡(luò)任務(wù)的定價。

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