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    “拍照賺錢”任務(wù)定價模型

    2018-08-15 02:54:54周雅珍白容瑞陳怡碧胡西娟
    現(xiàn)代營銷·學(xué)苑版 2018年6期
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)處理

    周雅珍 白容瑞 陳怡碧 胡西娟

    摘要:本文以2017年數(shù)學(xué)建模B題為基礎(chǔ),為了改善“拍照賺錢”任務(wù)定價合理性,本文通過建立線性回歸模型初步得出任務(wù)定價規(guī)律,針對問題三任務(wù)打包情況,根據(jù)距離值最小,信譽值最高原則引入分類完成模式進行解決,進一步優(yōu)化任務(wù)定價模型。

    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)處理;線性回歸;打包任務(wù)定價

    在“互聯(lián)網(wǎng)+”時代,“拍照賺錢”是一種基于信息化平臺的勞務(wù)平臺,任務(wù)完成與否與任務(wù)定價、距離密切相關(guān).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,通過將這些任務(wù)聯(lián)合在一起打包發(fā)布,考察對最終的任務(wù)完成情況的影響.

    1.問題一模型的建立與求解

    1.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

    本文對835組數(shù)據(jù)運用OFFSET、 RAND BETWEEN 函數(shù)進行預(yù)處理。采用簡單隨機抽樣的方法抽取60個100組數(shù)據(jù),并對每個100組數(shù)據(jù)經(jīng)緯度及對價格取平均值,得到60組數(shù)據(jù)。為進一步提高數(shù)據(jù)的代表性,本文進一步在60組數(shù)據(jù)隨機抽樣選取10組數(shù)據(jù)對其進行二元線性回歸分析。

    設(shè)緯度為[x1i],經(jīng)度[x2i],價格為[Yi],建立二元線性回歸模型如下:

    [Yi=β0+β1x1i+β2x2i],[i=1,…,n],其中的參數(shù)[β0、β1、β2]被稱為偏回歸系數(shù).通過EViews軟件進行分析求得任務(wù)定價規(guī)律函數(shù)為:

    [Yi=291.5702+20.05251x1]

    [-6.015062x2]

    EViews的運行結(jié)果如下:

    [Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 291.5702 338.0474 0.862513 0.4170 X1 20.05251 3.172209 6.321309 0.0004 X2 -6.015062 2.896154 -2.07691 0.0764 R-squared 0.864697 Adjusted R-squared 0.82603 ]

    2.問題三模型的建立與求解

    為實現(xiàn)在任務(wù)打包中會員合理選擇任務(wù),提高發(fā)布任務(wù)的完成度,本文運用經(jīng)緯度轉(zhuǎn)化工具將會員、任務(wù)位置的經(jīng)緯度坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為以千米為單位的距離直接進行計算,以此求得各個會員距任務(wù)點位置的距離:

    [D=di-dr,i=1,…,m,r=1,…,n]

    兩者間距離表示為[D],會員位置表示為[di],任務(wù)位置[表示為dr].

    為提高用戶完成任務(wù)的積極性,在任務(wù)打包發(fā)布中本文采用問題二中的會員信譽獎懲機制,當(dāng)會員領(lǐng)取任務(wù)時,按照信譽值的高低次序優(yōu)先領(lǐng)取任務(wù),會員信譽值用C表示。

    2.1任務(wù)打包分類

    在任務(wù)打包的前提下,本文按照距離值最小、信譽值最大原則將完成任務(wù)分為單人獨立完成與多人共同完成兩種模式。會員在進入任務(wù)打包時應(yīng)對完成模式進行選取。

    距離值最小、信譽值最大原則即為在會員領(lǐng)取任務(wù)時,按照會員距離任務(wù)地點位置遠(yuǎn)近進行排序,距離最小者優(yōu)先領(lǐng)取任務(wù),若出現(xiàn)多人距離位置一致時,則按照信譽值大小進行排序,信譽值最大者優(yōu)先領(lǐng)取任務(wù)。在進行排序時距離值最小的形式優(yōu)先級大于信譽值排序。其中[n]表示任務(wù)的個數(shù),[m]表示會員的個數(shù)計算如下距離值計算為[D=mindi-dr,i=1,…,m], [ r=1,…,n],會員信譽值計算[C=max (c1,c2,…,cm)].

    單人獨立完成隊:表示此會員在一定范圍內(nèi)距任務(wù)地點最近(或信譽度最高),該任務(wù)只能由一人領(lǐng)取任務(wù)且在規(guī)定時間內(nèi)完成。任務(wù)完成后可獲單人完成獎勵,其會員信譽值加分雙倍,其中[ys]單人獨立完成下的任務(wù)定價,[y0s]單人獨立完成下的初始定價,[ym]單人完成獎勵,任務(wù)定價如下

    [ys=p×y0s+yp]

    [y0s=limn→∞(y1+y2+…+n)]

    [yp=0.1n]

    多人合作完成隊:在此模式中首先對各個會員位置取均值記為[Q],以[Q]值與任務(wù)地點距離進行比較,信譽度排序方式與之相同。領(lǐng)取任務(wù)模式見下表,在多人合作完成模式中本文設(shè)定合作人數(shù)不低于5人。在領(lǐng)取任務(wù)后依然按照距離最小化,信譽最大化原則分配任務(wù),實現(xiàn)效率最大化。其中[ym]多人合作完成下的任務(wù)定價,[y0m]多人合作完成下初始價格,任務(wù)定價如下:[ym=y0m÷m,m≥5]

    結(jié)語

    本文以2017年全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽B題“拍照賺錢”為例,設(shè)立定價模型。在任務(wù)打包中按照領(lǐng)取任務(wù)流程圖進行不同分類,提高任務(wù)領(lǐng)取的合理性,從而完善定價模型。

    參考文獻(xiàn):

    [1]卓金武.Matlab在數(shù)學(xué)建模中的應(yīng)用[M].北京航空航天大學(xué)出版社,2014.

    [2]何曉燕,金勇進.統(tǒng)計學(xué)[M].中國人民大學(xué)出版社,2015.

    [3]姜啟源,謝金星,葉俊.數(shù)學(xué)模型[M].高等教育出版社,2016.

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