基于會(huì)員行為的"拍照賺錢(qián)"任務(wù)定價(jià)研究

摘 要：近年來(lái)，隨著互聯(lián)網(wǎng)與經(jīng)濟(jì)全球化的迅速發(fā)展，越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始在互聯(lián)網(wǎng)上尋 求提供各種商業(yè)檢查和信息搜集的途徑，逐漸的形成了一種新型的商業(yè)模式?！哆B線》 雜志記者 Jeff Howe 于 2006 年6月第一次正式提出了 Crowdsourcing 這個(gè)英語(yǔ)復(fù)合名詞，用來(lái)描述這種新型的商業(yè)模式，稱之為眾包。在眾包平臺(tái)中，如何為任務(wù)制定合適的價(jià)格是該平臺(tái)運(yùn)行的核心。

關(guān)鍵詞：任務(wù)定價(jià) 動(dòng)態(tài)定價(jià)模型 非線性最小二乘法 決策樹(shù)模型

一、問(wèn)題重述

1.1 問(wèn)題提出

隨著社會(huì)的發(fā)展，眾包模式收到各行各業(yè)的關(guān)注，這種平臺(tái)不僅能快速有效的為企業(yè)提供各種商業(yè)檢查和信息搜集，而且能減少企業(yè)成本。隨著眾包模式的發(fā)展，任務(wù)定價(jià)成了眾包平臺(tái)最核心的問(wèn)題。過(guò)高或者過(guò)低的定價(jià)都會(huì)對(duì)任務(wù)的完成情況造成影響，而對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，完成的任務(wù)越多越好，那么如何給出任務(wù)合適的定價(jià)，使得企業(yè)在考慮經(jīng)濟(jì)的情況下得到更大的完成比例，使我們亟需解決的問(wèn)題。因此，給出合適的任務(wù)定價(jià)，對(duì)企業(yè)和眾包平臺(tái)來(lái)說(shuō)都有很重要的指導(dǎo)意義，我們通過(guò)分析數(shù)據(jù)和查閱文獻(xiàn)，建立模型研究了以下問(wèn)題。

（1） 研究附件 1項(xiàng)目的任務(wù)定價(jià)規(guī)律，分析任務(wù)未完成的原因。

（2） 為附件1中的項(xiàng)目設(shè)計(jì)新的任務(wù)定價(jià)模型，并與原定價(jià)方案進(jìn)行比較。

（3） 將臨近的任務(wù)集中打包，通改進(jìn)問(wèn)題2制定的定價(jià)模型，確定打包任務(wù)的價(jià)格并計(jì)算任務(wù)完成情況。

（4）利用問(wèn)題 2和問(wèn)題3建立的新定價(jià)模型，給出新項(xiàng)目的定價(jià)方案，并評(píng)價(jià)該方案的實(shí)施效果。

二、問(wèn)題分析

針對(duì)問(wèn)題（1），要求研究附件一中的項(xiàng)目的任務(wù)定價(jià)規(guī)律，并分析任務(wù)未完成的原因。我們通過(guò)分析數(shù)據(jù)，確定了影響任務(wù)定價(jià)的因素是該任務(wù)周?chē)娜蝿?wù)數(shù)，通過(guò)建立統(tǒng)計(jì)模型，得到了定價(jià)規(guī)律，并運(yùn)用決策樹(shù)模型分析了任務(wù)未完成的原因。

針對(duì)問(wèn)題（2），建立了任務(wù)的動(dòng)態(tài)定價(jià)模型，模型主要考慮距離任務(wù)臨近的會(huì)員數(shù)、根據(jù)會(huì)員預(yù)訂限額所占比例進(jìn)行配發(fā)的任務(wù)數(shù)、會(huì)員對(duì)價(jià)格和任務(wù)的敏感度以及會(huì)員的信譽(yù)模型。任務(wù)的范圍設(shè)定在一個(gè)最大范圍 K 之內(nèi)，將任務(wù)價(jià)格按等級(jí)排列，將距離按照價(jià)格等距分類(lèi)，并將會(huì)員分為兩類(lèi)，距離敏感型和價(jià)格敏感型，針對(duì)兩種不同類(lèi)型的人，動(dòng)態(tài)的決定某項(xiàng)任務(wù)的價(jià)格。

針對(duì)問(wèn)題（3），通過(guò)計(jì)算任務(wù)之間的距離 D，給定 d=1 km，當(dāng)任務(wù)之間的價(jià)格 D

針對(duì)問(wèn)題（4），對(duì)新項(xiàng)目給出任務(wù)定價(jià)方案，可以考慮三種方案，第一：運(yùn)用第一 題中的定價(jià)規(guī)律，將任務(wù)價(jià)格和其周?chē)娜蝿?wù)數(shù)量聯(lián)系起來(lái)，給出價(jià)格；第二：運(yùn)用第二題建立的模型，給出定價(jià)；第三：將小于某距離的任務(wù)打包，運(yùn)用修訂過(guò)的第二問(wèn)的模型，計(jì)算價(jià)格。最后分別統(tǒng)計(jì)他們的完成情況，分析實(shí)施效果。

三、模型假設(shè)

1.假設(shè)所有的會(huì)員均在 APP 上同時(shí)在線，均可以隨時(shí)看到發(fā)布的各項(xiàng)任務(wù)；

2.0～T 時(shí)間段內(nèi)將所有任務(wù)發(fā)布完；

3.假定所有會(huì)員都愿意完成拍照賺錢(qián)任務(wù)；

4.不考慮會(huì)員選擇任務(wù)后不做任務(wù)的情形；

四、符號(hào)說(shuō)明

五、模型的建立與求解

5.1 任務(wù)定價(jià)規(guī)律及任務(wù)未完成的原因

基于互聯(lián)網(wǎng)的眾包平臺(tái)可以快速且有效的解決企業(yè)問(wèn)題，這種新型的商業(yè)模式得到了各行業(yè)的廣泛關(guān)注，逐漸成為了研究熱點(diǎn)。而給予任務(wù)合適的定價(jià)是眾包領(lǐng)域中最核心的問(wèn)題，過(guò)高或者過(guò)低的定價(jià)都會(huì)對(duì)任務(wù)完成情況造成一定的影響。

任務(wù)的定價(jià)規(guī)律是針對(duì)任務(wù)定價(jià)的一種策略，通過(guò)考慮某個(gè)或某幾個(gè)可能影響任務(wù)價(jià)格的因素來(lái)制定價(jià)格。對(duì)于一項(xiàng)任務(wù)而言，這項(xiàng)任務(wù)周?chē)娜蝿?wù)分布和數(shù)量、周?chē)蝿?wù)的價(jià)格以及周?chē)臅?huì)員數(shù)都有可能影響這項(xiàng)任務(wù)的定價(jià)，而要根據(jù)附件一中的數(shù)據(jù)，針對(duì)某一特定的任務(wù)，我們分別考慮在這項(xiàng)任務(wù)周?chē)?公里、5公里、8公里和 10公里以內(nèi)其他任務(wù)的數(shù)目，根據(jù)周?chē)蝿?wù)的數(shù)目來(lái)確定某項(xiàng)特定任務(wù)的價(jià)格。

針對(duì)未完成的任務(wù)，結(jié)合附件一和附件二分別計(jì)算其3公里以內(nèi)的會(huì)員數(shù)、3公里 以內(nèi)的任務(wù)數(shù)、3公里以內(nèi)的會(huì)員的平均開(kāi)始預(yù)訂時(shí)間以及平均限額，運(yùn)用決策樹(shù)模型，定性結(jié)合定量的分析任務(wù)沒(méi)有完成的原因。

5.1.1 對(duì)任務(wù)完成情況的描述性統(tǒng)計(jì)分析

針對(duì)附件一中的數(shù)據(jù)，根據(jù)不同任務(wù)的標(biāo)價(jià)及其完成情況，將價(jià)格區(qū)間分為三個(gè)段位，然后統(tǒng)計(jì)了不同價(jià)位下的任務(wù)完成情況。其任務(wù)完成比例如圖1所示：

由圖一可以看出，低價(jià)位的任務(wù)完成比例為 54.12%，中等價(jià)位的任務(wù)完成比例為74.40%，高價(jià)位的任務(wù)完成比例為 77.97%。從低價(jià)位到高價(jià)位，任務(wù)完成比例依次遞增，即任務(wù)價(jià)格越高，完成情況越好。

5.1.2 任務(wù)的定價(jià)規(guī)律

附件 1 中給出了任務(wù)的位置、價(jià)格以及完成情況，針對(duì)某一特定的任務(wù)，我們分別考慮在這項(xiàng)任務(wù)周?chē)?3公里、5公里、8公里和10公里以內(nèi)其他任務(wù)的數(shù)目，通過(guò)非線性最小二乘法擬合任務(wù)的定價(jià)與該任務(wù)周?chē)娜蝿?wù)數(shù)的關(guān)系。

1.非線性最小二乘法的原理

非線性最小二乘法就是針對(duì)自變量為x1 ， x2 ，...，xn，因變量為y的一組數(shù)據(jù)，選定一組已知的函數(shù) f i ，（i = 1， 2，...n），構(gòu)造回歸方程，尋找一組系數(shù)θi ，（i = 1， 2，...， n） ，

使得各組數(shù)據(jù)的回歸值與真實(shí)值之間的殘差平方和最小，即求使得式（1）

（1）

達(dá)到最小的 ，則 為最小二乘估計(jì)值。用迭代算法求解最小二乘估計(jì)值的步驟為：

Step1：給出初始猜測(cè)值θ ，并置迭代步數(shù) i=1。

Step2 ：確定一個(gè)向量 v 作為第 i 步的迭代方向。

Step3：用尋優(yōu)的方法決定一個(gè)標(biāo)量步長(zhǎng) ρ。

Step4 ：檢查停機(jī)規(guī)則是否滿足，如果不滿足，則將 i 加 1 再?gòu)?Step2 開(kāi)始重復(fù)；如果

滿足，則取 為所求估計(jì)值。

2.任務(wù)的定價(jià)與其周?chē)蝿?wù)數(shù)目的關(guān)系

根據(jù)上面的討論，我們利用 MATLAB 軟件利得到了以某項(xiàng)特定任務(wù)為圓心，距

離R為半徑的周?chē)腥蝿?wù)的數(shù)目與該任務(wù)的關(guān)系，其中 R 分別取值 3，5，8，10。

其中，擬合函數(shù)為N R =a * Pb， NR表示以某項(xiàng)特定任務(wù)為圓心， R為半徑的圓周內(nèi)所有任務(wù)的數(shù)目， P表示這項(xiàng)特定任務(wù)的價(jià)格。參數(shù)輸出見(jiàn)表 1，數(shù)據(jù)擬合狀況見(jiàn)圖 2—圖5

由表 1 中的參數(shù)可以分別得到某項(xiàng)任務(wù)的價(jià)格和一定范圍內(nèi)任務(wù)數(shù)的關(guān)系， 當(dāng)半徑 R=3 時(shí)；

N R = 9.33*1080 * P-42.87 （2）

當(dāng)半徑 R= 5 時(shí)，

N R= 8.40 *10 76 * P-40.43 （3）

當(dāng)半徑 R = 8 時(shí)，

N R= 1.14*1072 * P-40.43 （4）

當(dāng)半徑 R = 10 時(shí)，

N R = 2.43*1069 * P-36.04 （5）

其中， N R = a * Pb ，兩邊同時(shí)取自然對(duì)數(shù)，得

（6）

由（6）式可看到，取對(duì)數(shù)之后的任務(wù)價(jià)格與其周?chē)娜蝿?wù)數(shù)呈線性關(guān)系，無(wú)論是周?chē)?3 公里、5 公里、8 公里還是 10 公里，該任務(wù)的價(jià)格和它周?chē)蝿?wù)數(shù)的關(guān)系大致 不變的。即取對(duì)數(shù)后，任務(wù)價(jià)格隨著其周?chē)娜蝿?wù)數(shù)的增加而線性增長(zhǎng)，并且曲線擬合的 R2 >0.95，從相對(duì)水平上看，模型至少能夠減少因變量（任務(wù)價(jià)格）95%的方差波動(dòng)，擬合程度較高，所以針對(duì)眾包平臺(tái)而言，任務(wù)的定價(jià)是由該任務(wù)附近的任務(wù)數(shù)決定的， 附近的任務(wù)數(shù)越高，平臺(tái)就提高價(jià)格來(lái)吸引會(huì)員完成任務(wù)；相反的，該任務(wù)周?chē)娜蝿?wù) 數(shù)較少的時(shí)候，平臺(tái)可以適當(dāng)?shù)慕档蛢r(jià)格，從而以較低的價(jià)格完成任務(wù)。

3.誤差分析

我們用P1表示經(jīng)模型預(yù)測(cè)的任務(wù)價(jià)格，P表示眾包平臺(tái)實(shí)際給出的價(jià)格，定義絕對(duì)誤差 ei ：

（7）

相對(duì)誤差 rei ：

（8）

因?yàn)槿蝿?wù)價(jià)格和 3 公里內(nèi)的任務(wù)數(shù)、5 公里內(nèi)的任務(wù)數(shù)、8 公里內(nèi)的任務(wù)數(shù)、10 公里內(nèi)的任務(wù)數(shù)的關(guān)系一致，因此，我們僅已 R=3 時(shí)，計(jì)算根據(jù)擬合曲線得出的任務(wù)價(jià)格與實(shí)際任務(wù)價(jià)格的誤差。

除了最后兩個(gè)高價(jià)的殘差較大，大部分相當(dāng)殘差都小于2%，表明我們制定的定價(jià)策略和附件一中的任務(wù)定價(jià)規(guī)律是吻合的。

5.1.3 任務(wù)未完成的原因

企業(yè)通過(guò)眾包平臺(tái)將自己的任務(wù)發(fā)布出去，在價(jià)格可以接受的范圍內(nèi)，希望任務(wù)完 成的越多越好。但由于任務(wù)分布的位置、任務(wù)周?chē)鷷?huì)員的數(shù)量、信譽(yù)和限額以及周?chē)?務(wù)的平均價(jià)格不盡相同，導(dǎo)致有的任務(wù)可以完成而有的任務(wù)不能完成。任務(wù)的執(zhí)行情況 是已知的，它是多個(gè)因素作用的結(jié)果，現(xiàn)在我們要由結(jié)果反推不能完成的原因。基于這類(lèi)特性，我們選擇利用決策樹(shù)模型對(duì)任務(wù)沒(méi)有完成的原因進(jìn)行探討。

結(jié)合附件一和附件二的因素，由問(wèn)題 1 的模型，我們考慮半徑為 R=3km 的范圍內(nèi) 其他任務(wù)的信息和會(huì)員的信息并結(jié)合任務(wù)本身的價(jià)格，我們選擇了七個(gè)因素（任務(wù)的價(jià) 格、3km 內(nèi)的任務(wù)數(shù)目、3km 內(nèi)的任務(wù)平均價(jià)格、3km 內(nèi)的平均限額、3km 內(nèi)的會(huì)員開(kāi) 始選定任務(wù)的時(shí)間、3km 內(nèi)會(huì)員的平均信譽(yù)和 3km 內(nèi)的會(huì)員數(shù)量）進(jìn)入了決策樹(shù)模型， 為了便于分析，將會(huì)員選定任務(wù)的開(kāi)始時(shí)間投影到（1，1000）的區(qū)間內(nèi)。

1.決策樹(shù)模型和分類(lèi)思想

決策樹(shù)模型是一種簡(jiǎn)單但很有效的多變量分析方法，就原理來(lái)說(shuō)，決策樹(shù)模型是一 類(lèi)基于學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)方法，它利用一種樹(shù)狀結(jié)構(gòu)表現(xiàn)各變量的影響程度，并利用樹(shù)上各級(jí)結(jié)點(diǎn)的分支自動(dòng)確認(rèn)和評(píng)估各個(gè)類(lèi)別，從而可以從大量的原始數(shù)據(jù)中提取隱含的、事先未知的信息和規(guī)律，并可以由結(jié)果反推原因。

決策樹(shù)是一個(gè)分類(lèi)模型，他代表的是對(duì)象屬性和對(duì)象值之間的一種映射，決策樹(shù)模型的基本邏輯在于空間劃，即通過(guò)遞歸算法等方式把關(guān)于自變量的 m 維空間劃分為不重疊的矩形。具體而言，我們需要從數(shù)據(jù)樣本的大量屬性變量中選取一個(gè)最能區(qū)分樣本類(lèi)別（最具有區(qū)分度）的屬性變量作為算法的根節(jié)點(diǎn)，并以該根節(jié)點(diǎn)為分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)將訓(xùn)練樣本集劃分為相應(yīng)的幾個(gè)類(lèi)別，接下來(lái)，再分別在對(duì)應(yīng)的樣本類(lèi)別中選出區(qū)分度最大的屬性變量作為第二層節(jié)點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行第二次劃分和歸類(lèi)，并依此類(lèi)推直到某一層全部葉節(jié)點(diǎn)都僅包括一類(lèi)樣本時(shí)終止，所形成的樹(shù)狀圖形即為決策樹(shù)。

2.建立決策樹(shù)模型

我們選擇任務(wù)的執(zhí)行情況作為根結(jié)點(diǎn)，將任務(wù)的價(jià)格、3km 內(nèi)的任務(wù)數(shù)目、3km 內(nèi)的任務(wù)平均價(jià)格、3km內(nèi)的平均限額、3km內(nèi)的會(huì)員開(kāi)始選定任務(wù)的時(shí)間、3km 內(nèi)會(huì)員的平均信譽(yù)和 3km 內(nèi)的會(huì)員數(shù)量七個(gè)因素作為分類(lèi)屬性，根據(jù)附件一和附件二的信息，利用 SPSS 軟件，建立決策樹(shù)模型，分析在這些因素的影響下，任務(wù)沒(méi)有被完成的原因。決策樹(shù)如圖 5 所示，并得到了各個(gè)變量相對(duì)于因變量（任務(wù)的完成情況）來(lái)說(shuō)的重要次序。

3.決策樹(shù)模型的結(jié)果

結(jié)合決策樹(shù)和變量的重要性程度，我們可以分析任務(wù)沒(méi)有完成的原因，總結(jié)如下：

●該任務(wù)周?chē)?km員數(shù)太少，即任務(wù)的位置和會(huì)員的位置相差太遠(yuǎn)，會(huì)員不愿意去做。

●該任務(wù)3km內(nèi)會(huì)員開(kāi)始預(yù)訂的時(shí)間太晚，任務(wù)發(fā)布，但會(huì)員沒(méi)有資格預(yù)訂，導(dǎo)致任務(wù)不能完成。

●3km內(nèi)的其他任務(wù)的平均價(jià)格高，導(dǎo)致此項(xiàng)任務(wù)的相對(duì)價(jià)格較低，距離相似，會(huì)員會(huì)選擇錢(qián)多的任務(wù)去做，不做這項(xiàng)任務(wù)。

●任務(wù)標(biāo)價(jià)，價(jià)格較低，會(huì)員不愿意做。

●3km內(nèi)會(huì)員的限額較小，會(huì)員想做但做不了。

●3km內(nèi)的任務(wù)數(shù)目多，會(huì)員可供選擇的空間大，導(dǎo)致某些任務(wù)不能完成。

4. 決策樹(shù)模型的驗(yàn)證

檢驗(yàn)分類(lèi)預(yù)測(cè)模型最常用的方法，它將樣品分成兩部分，一部分為訓(xùn)練集，一部分為驗(yàn)證集，訓(xùn)練集和驗(yàn)證集均有不同類(lèi)別的獨(dú)立樣本。模型的建立和驗(yàn)證過(guò)程會(huì)重復(fù)多次來(lái)保證每個(gè)樣品都能作為訓(xùn)練或者測(cè)試的樣本。在本題中，我們選擇樣本群數(shù)為10的交叉驗(yàn)證和重新代替的方法對(duì)決策樹(shù)模型進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果如下：

由樣本結(jié)果輸出表，可以看到交叉驗(yàn)證錯(cuò)誤的概率是0.246，即有24.6%的被錯(cuò)分類(lèi)。重新代替錯(cuò)誤的概率為0.227，即有22.7%的樣本被錯(cuò)分類(lèi)。

5.2 建立模型制定新的定價(jià)策略

附件一中原有的定價(jià)方案只和這項(xiàng)任務(wù)周?chē)娜蝿?wù)數(shù)有關(guān)，沒(méi)有考慮會(huì)員的信息， 有一定的不合理性。我們將任務(wù)的信息和會(huì)員的信息聯(lián)系起來(lái)，通過(guò)分析數(shù)據(jù)和參考文 獻(xiàn)，確定影響某項(xiàng)任務(wù)定價(jià)的因素是任務(wù)周?chē)臅?huì)員數(shù)、任務(wù)和會(huì)員之間的距離，會(huì)員的信譽(yù)度和預(yù)訂限額。將任務(wù)和會(huì)員的距離等分為 m 個(gè)區(qū)間，相應(yīng)的價(jià)格依次為p1 ， p2 ，...， pm ，且 p1 < p2 < ... < pm，針對(duì)落在某個(gè)區(qū)間內(nèi)對(duì)距離敏感的會(huì)員和對(duì)價(jià)格敏感的會(huì)員分別給出不同的價(jià)格。

5.2.1模型準(zhǔn)備

（1）數(shù)據(jù)中的任務(wù)價(jià)格 P={65， 65.5，...， 75，80，85}，為了便于設(shè)計(jì)新的定價(jià)方案，我們對(duì)價(jià)格劃分等級(jí)，一個(gè)價(jià)格為一個(gè)等級(jí)，得到 m 個(gè)價(jià)格等級(jí)，價(jià)格等級(jí)集合為 p ={p1， p2 ，...， pm} ，其中 m = 23 ；

（2）假定所有會(huì)員只對(duì) K 公里以內(nèi)的任務(wù)感興趣；

（3）將 0～K公里分成 m 個(gè)區(qū)間，統(tǒng)計(jì)位于每個(gè)區(qū)間的會(huì)員數(shù)目 n1， n2 ，...， nm ；

（4）將因?yàn)殡x給定任務(wù)距離較遠(yuǎn)的會(huì)員要完成相應(yīng)的任務(wù)需花費(fèi)較多的時(shí)間，因 此，m個(gè)區(qū)間內(nèi)的價(jià)格依次定為 p1 ， p2，...， pm（如下圖所示）；

5.2.2模型的建立

1.模型的算法

Step1：考慮到企業(yè)花費(fèi)的成本多少，對(duì)給定的任務(wù)優(yōu)先分配給離給定任務(wù)較近的會(huì)員完成。

Step2 ：每個(gè)區(qū)間內(nèi)的會(huì)員可以隨機(jī)地分成 2 類(lèi)，α j 表示第 j 類(lèi)人數(shù)所占總?cè)藬?shù)的

比例， 。一類(lèi)是對(duì)距離較為敏感的會(huì)員，占會(huì)員總數(shù)的

比例是α1 ，共有

[α1*n1]個(gè)；另一類(lèi)是對(duì)價(jià)格較為敏感的會(huì)員，占會(huì)員總數(shù)的

個(gè)。假定α1 =0.5時(shí)，若該區(qū)間的人數(shù)大于 1，該區(qū)間內(nèi)必有一個(gè)或者以上的對(duì)距離敏感的會(huì)員，故將該任務(wù)的價(jià)格定為 pi （i = 1，2，...， m） 。其中，多個(gè)滿足條件的會(huì)員優(yōu)先安排信譽(yù)度高的和限額高的會(huì)員。

Step3：從第 i （i= 1，2，...， m） 個(gè)區(qū)間開(kāi)始，若第 i 個(gè)區(qū)間內(nèi)的會(huì)員數(shù)為 0，則該任務(wù)將分配給第 （i +1） 個(gè)區(qū)間內(nèi)的會(huì)員完成。若第 i 個(gè)區(qū)間的會(huì)員數(shù)等于 1，那么該會(huì)員隨機(jī)的 可能為對(duì)距離敏感的會(huì)員，也可能為對(duì)價(jià)格敏感的會(huì)員。若該會(huì)員為對(duì)距離敏感的會(huì)員， 則將該任務(wù)的價(jià)格定為 pi ；若該會(huì)員為對(duì)價(jià)格敏感的會(huì)員，則將該會(huì)員移到第 i +1 個(gè)區(qū)間內(nèi)。

2. 模型的算法流程圖

5.2.3 新舊定價(jià)方案的比較

由表 4 可以看出，動(dòng)態(tài)定價(jià)模型較原模型任務(wù)完成的比例提高15%，平均價(jià)格降低3.7。

5.3任務(wù)打包時(shí)的價(jià)格制定和方案比較

5.3.1 制定打包發(fā)布的任務(wù)的合適價(jià)格

當(dāng)某項(xiàng)任務(wù)比較集中時(shí)，可以考慮將任務(wù)打包當(dāng)作一個(gè)任務(wù)分配給某個(gè)會(huì)員。首 先，定義任務(wù)和任務(wù)之間的距離 D，給定一個(gè)特定的常數(shù) d，當(dāng) D

集中，考慮打包發(fā)布。仍然利用問(wèn)題 2 的模型，但對(duì)打包后的價(jià)格要重新定義，假定將 x1 個(gè)任務(wù)打包在一起，x1 個(gè)任務(wù)中的最低價(jià)為 P1min ，則打包后的價(jià)格：

PA = x1* P1min （9）

由表 5 可以看出，動(dòng)態(tài)定價(jià)模型較原模型任務(wù)完成的比例提高14%，平均價(jià)格降低2.3，打包后的動(dòng)態(tài)定價(jià)模型較原模型任務(wù)完成比例提高21%，平均價(jià)格4.3。

5.4 為新項(xiàng)目提供任務(wù)定價(jià)方案

針對(duì)附件3中的新項(xiàng)目，我們可以給出3中定價(jià)方法。

第一，利用附件中原有的定價(jià)規(guī)律，通過(guò)該任務(wù)附近的任務(wù)數(shù)來(lái)確定其定價(jià)。

第二，利用問(wèn)題2建立的模型，考慮任務(wù)周?chē)臅?huì)員數(shù)、任務(wù)和會(huì)員之間的距離，會(huì)員的信譽(yù)度和預(yù)訂限額來(lái)確定合適的任務(wù)定價(jià)。

第三，利用問(wèn)題3的模型，考慮任務(wù)與任務(wù)之間的距離，將距離較小的任務(wù)打包成一個(gè)任務(wù)發(fā)布，可能在節(jié)省支出的同時(shí)得到更高的完成比例。

新型目的運(yùn)行結(jié)果如下：

由表6可以看出，打包后的動(dòng)態(tài)定價(jià)模型優(yōu)于動(dòng)態(tài)定價(jià)模型，動(dòng)態(tài)定價(jià)模型優(yōu)于統(tǒng)計(jì)模型。打包后動(dòng)態(tài)定價(jià)模型較動(dòng)態(tài)定價(jià)模型的任務(wù)完成的比例提高18%，平均價(jià)降低3.1。

六、模型的評(píng)價(jià)與改進(jìn)

6.1模型優(yōu)點(diǎn)

1.結(jié)合數(shù)據(jù)分析出了原有的任務(wù)定價(jià)規(guī)律，利用決策樹(shù)模型，很好的反推出了影響任務(wù)沒(méi)有完成的原因，為提出更好的任務(wù)定價(jià)策略做了鋪墊。

2. 根據(jù)實(shí)際將會(huì)員分成距離敏感性和價(jià)格敏感性，可以為實(shí)際的定價(jià)策略提供很 好的參考。

3.動(dòng)態(tài)定價(jià)模型不僅考慮了會(huì)員的分類(lèi)，而且考慮了任務(wù)臨近的會(huì)員數(shù)目、會(huì)員 的預(yù)訂限額、臨近的任務(wù)數(shù)目和會(huì)員的信譽(yù)，模型可以為企業(yè)和眾包平臺(tái)定價(jià)提供重要 的解決思路。

6.2模型的缺點(diǎn)

1. 模型沒(méi)有考慮會(huì)員違約的情形；

2. 在模型建立過(guò)程中，由于缺乏實(shí)際的會(huì)員和任務(wù)所在地理信息和相關(guān)商業(yè)信息，可能會(huì)使模型的推廣受到限制；

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注：附件1等相關(guān)數(shù)據(jù)請(qǐng)見(jiàn)2017年本科組數(shù)學(xué)建模B題

作者簡(jiǎn)介：

萬(wàn)軍杰，甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)，此論文獲得過(guò)，2017年全國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模本科組省二等獎(jiǎng)。