基于降维思想的回归模型在“拍照赚钱”APP定价中的应用

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  摘要:本文选定直角坐标系,首先将任务点的地理位置数据由地理坐标系转化为北京-54坐标系。其次基于APP运营系统的任务分布情况,将所有任务点聚类分析得到5个聚类,同时通过對5个聚类的拟中心进行Kolmogorov-Smirnov (K-S)检验,验证聚类分析的合理性。然后在每一个聚类内部,根据现有数据集,通过回归方程建立定价与任务分布、会员分布之间的关系模型,求解模型可得:会员集中程度与任务完成情况之间的相关关系较弱,但是与任务位置的相关关系较强。最后,分析回归结果可得,任务完成度与任务-中心距呈负相关;且由于会员分布密集程度较大,“拍照赚钱”提供的定价过低,造成任务未完成。
  关键词:拍照赚钱;聚类分析;K-S检验;回归分析
  中图分类号:F270 文献标识码:A 文章编号:
  0引言
  “拍照赚钱”在移动互联网技术下通过用户下载其APP,实现自助式服务的新模式,对大型企业商业检查、信息搜索能力的提升具有积极作用。孟韬认为“拍照赚钱”任务代表一种以消费者参与价值创造为特征的新型消费者-企业关系与创新模式[1]。宋天舒认为,在空间众包研究中,任务分配问题更是其核心问题之一,该问题旨在研究如何将实时出现的空间众包任务分配给适宜的众包工人[2]。魏拴成认为,存在着诸如文化差异造成的沟通障碍、知识产权、信息安全和诚信问题等诸多不可控因素等问题[3]。分析“拍照赚钱”在不同任务地点定价的变化规律,给出能够适应不同地区的定价建议,对“拍照赚钱”公司的发展具有深远意义。
  1数据来源与预处理
  本文初始数据来源于2017年全国大学生数学建模竞赛B题,题目要求分析给出的数据,通过构建数学模型研究其定价规律,总结任务未完成的原因。
  2基于回归模型的定价规律分析
  对于已经划分好的五个类,进行类的局部分析。每个类包括k个拍照任务点,距离聚类中心最远点到中心的距离为该类的区域圆半径R,规定因变量“定价”和自变量“距离中心点位置”、“会员人数”来确定变量之间的因果关系。选取“聚类中心三”作为研究对象,以R/2为小圆半径将第三聚类的区域圆一分为二,在小圆区域内,不妨假设会员的个数为m个,该区域内的定价均值为y。建立回归模型,根据题目所给的实测数据求解模型的各项参数。
  3结论
  本文利用减维的思想,通过回归分析得到任务完成情况与多项指标因素的参数方程,确定任务完成度与任务-中心距呈负相关。同时,由于会员分布密集程度较大,“拍照赚钱”提供的定价过低,也会造成任务未完成情况的出现。因此,建议相关部门在中心距较远的任务点合理提高定价;在会员集中程度较大的任务点区域定价不易过低,以免出现“不屑于顾”的情形。为相关企业部门可持续发展提供理论依据。
  [参考文献] (References)
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  SONG T S,TONG Y X,WANG L B,XU K. The Assignment of Three Tasks to Online Tasks in Crowdsourcing Environment[J].Software learning,2017,28(03):611-630.(in Chinese)
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  WEI S C.The concept of crowdsourcing and crowdsourcing business model design[J].Technical Economics and Management Research,2010,(01):36-39.(in Chinese)
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