拍照赚钱APP定价方案的修正模型

该文针对现有的拍照赚钱平台定价问题,通过研究任务未完成原因,综合各指标的影响,提出新的方案并说明其影响,完成该类平台定价方案建立和修正。将已结束项目按经纬度聚类,选取指标量化后与项目定价进行向后逐步回归,得到关系式显示定价规律。对会员进行划分,制订新的配额方案,再综合指标建立修正函数得到新的定价方案。融合打包因素,对定价模型进行修正,以定价修正后各城市任务完成度和任务数变化反映打包因素对任务完成情况的影响。最后将新旧定价模型应用于新项目,得到新旧定价方案下的任务定价,并从会员和平台两方面分析对方案实施效果进行评价。     

基于SVM预测对“拍照赚钱”APP任务定价的研究

针对"拍照赚钱"APP任务定价,首先运用回归分析和定价分析,构建定价-距离函数模型,分析任务未完成的原因。其次,考虑会员密度,对模型进一步深化,并引入SVM支持向量机,检验发现,与原方案相比,新方案更加合理。然后考虑实际情况,重新修改评价模型,并对新项目检验,评价新方案的实施效果。     

基于K-均值聚类对任务定价的计量分析

针对"拍照赚钱"的任务定价,运用了K-均值聚类分析、多元线性回归等方法,构建了任务经纬度的K-均值聚类分析模型及多元线性回归函数模型,主要利用了Matlab软件,且综合使用了EVIEWS、SPSS等其他软件编程求解,得出了任务的定价规律、未完成任务的原因,比较了原定价方案和改进后的定价方案,了解了任务打包后对任务完成情况的影响,最后给出新项目的任务定价方案.     

众包模式下任务定价模型的建立与分析

为解决众包模式中发布的任务定价不合理,导致用户积极性降低、任务无人领取的问题,提出建立一种新的任务定价模型,综合考虑任务密度、会员密度、任务地点与市中心距离对任务定价的影响。通过检验模型定价结果,发现其均在较高完成度区间内,具有良好的可信度,该模型适用于任务的初步定价。     

基于多元回归模型的任务定价问题

针对任务定价问题,本文运用多元回归分析的方法,以任务价格合理、任务完成率高为目标函数,建立多元回归方程模型.运用Matlab软件对参数进行拟合,利用最小二乘估计求解回归系数,得到新的任务定价方案.相对于其他的任务定价方案,该方法考虑了会员位置和任务完成度的影响,制定科学合理的模型,提高模型的准确性.     

任务分包定价策略研究

运用K-means聚类法将任务按照经纬度分类,进行多元线性回归分析,建立新的定价方案.构建任务打包算法,进行多元线性回归分析,得到合理的定价策略.实验结果表明,新方案的定价更为合理.     

基于Logistic回归的“拍照赚钱”APP定价方案设计

该文旨在对"拍照赚钱"APP考虑不同情况制定合理的定价方案。首先,通过K-means聚类对定价的影响因素进行分析,建立了以对数回归、多元线性回归为辅助解释的决策树定价模型,从而得到原方案的定价规律,并建立了任务完成情况的Logistic的模型,结合统计分析与地理数据,得到了影响任务完成的主要因素。随后,在考虑总成本的前提下,对定价模型进行优化,对用户限额进行改进,并基于Logistic模型以最大化任务完成率为目标对价格进行调整。最后,设计了逐步聚类算法对任务进行打包,进一步提高任务的完成率。     

新型网络任务的定价方案

本文针对"拍照赚钱"的定价分配问题,建立了任务定价与任务点到市中心的距离、会员所在的位置、任务完成能力以及信誉度等因素的关系模型,运用多元线性回归、多元逻辑回归、神经网络模型考虑到定价与会员限定预订任务限额,任务开始的时间等也有一定的关系,对其进行归一化处理后,进行训练和测试,不断调整其误差值,直到有较好的结论,最终得到较为合理任务定价方案。     

基于单目标优化的众包任务定价模型

该文针对"拍照赚钱"APP的众包任务定价问题,考虑区域定价的差异下,基于曲线拟合工具和K-Means聚类分析算法,通过SPSS软件综合分析得出众包任务价格与区域生活水平、时间成本、人均任务数和任务难度系数等因素之间的定价规律,建立了以任务价格为决策变量、以众包平台利润限度为约束条件、以区域任务完成率最大化为目标的单目标优化模型,并建立了新的任务定价方案。在考虑将任务打包发布情况下,对定价模型进行修正,通过蒙特卡洛模拟法,给出模拟的实施效果。     

基于回归模型的众包定价方案的计量分析

针对"拍照赚钱"外包平台的任务定价问题,运用了多元线性拟合、BP神经网络算法及竞争导向定价法等,构建了基于任务聚集度相关指标的多元线性回归模型、基于三个显著影响指标的多元非线性回归模型及考虑密集任务可打包发布的任务定价模型,运用了Matlab软件编程求解,得出了原定价方案的定价与任务的密集程度有关的定价规律、任务未完成原因以及打包的影响.     

基于多元回归分析的拍照任务定价模型

该文针对2017年全国大学生数学建模竞赛B题给出的"拍照赚钱"任务定价问题进行研究。通过多元线性回归分析的方法,建立任务的定价规律函数来探究任务定价规律并分析任务未完成的原因。在现有定价规律函数的基础上引入多元logistics逻辑回归函数,对原有定价方案进行修正,得到改进后新的任务定价方案。联系到实际情况,考虑在多个任务打包发布情况下,利用SPSS进行任务聚类分包处理并制定打包优惠政策以修改定价模型。通过与原方案结果对比,新方案具有更好的实施效果。     

APP平台中的任务定价模型构建与分析

研究移动互联网下的APP众包平台任务定价问题,以"拍照赚钱"APP自助式劳务众包平台任务定价为具体研究对象,构建了基于中心理论的定价模型,求解模型得出任务的地理位置离中心点越远其标价越高的定价规律,并分析了未能完成任务的原因;针对未完成任务的定价问题,考虑会员地理位置聚集因素,构建了基于模糊数学的多因子定价模型,模型求解结果表明任务完成率得到了提高;针对相对集中的任务可能存在联合打包发布的问题,分别构建了整点区域规划模型和基于响应比的打包任务接取最优化模型,得出任务联合打包发布的定价方案。     

“拍照赚钱”的任务定价规律及其完成情况研究

"拍照赚钱"本质上是一种新兴的基于移动互联网的自助式劳务众包模式。本文选取计算任务点与最近会员的距离、周围会员数、任务聚集程度等指标,并通过多元逐步回归,得出定价与上述因素的关系,进而通过Logistic回归,得出任务完成情况和各指标的关系模型;再用层次分析法对建立的各项指标建立3个判断矩阵和3个对应的定价模型,并以提高任务完成概率、降低平台出价总和为依据,最终采用的打包方案是按编号顺序,确定一个任务位置的圆心和半径,将圆内出现的各任务,视为一个打包发布,以包内所有坐标的均值表示其经纬度坐标。     

基于互联网悬赏制众包模式的定价策略

互联网众包模式的出现提高了企业搜集信息的效率。基于需求导向定价理论和万有引力公式,选择任务的原始定价、任务与会员的距离以及每位会员的限购额作为企业制定平台任务价格的影响因素,研究悬赏制众包模式下任务定价的相关问题。首先,通过数据预处理剔除异常值,使用聚类分析将会员信息分成23类;其次,建立任务完成情况Logistic回归模型,发现平台任务完成情况与任务所处的纬度位置以及任务的原始定价有关;接着,选取每类数据的平均值作为研究对象,借助万有引力公式计算平台任务与会员之间的弹性因子,建立了任务定价模型;最后,通过模型计算得出当任务完成率不变时,企业所需的总成本要小于原始成本。     

基于Copula模型的最大和最小值期权定价

为了克服传统Black-Scholes定价模型中标的资产收益率需要服从正态分布以及在多维资产期权定价中对复杂微分方程的求解和冗长公式等难题,利用非参数核密度方法和Copula函数对最大和最小值期权进行定价.应用非参数核密度方法确定标的资产的边缘密度函数和分布函数,选择了对数据拟合效果最好的Gumbel函数连接边际分布并构造联合分布函数.通过Matlab对基于Copula函数的两资产最大和最小值期权的非参数定价模型进行积分运算.最后得出两资产的最大和最小值期权价格.     

基于K-means聚类算法的任务定价

针对"拍照赚钱"项目的任务定价,综合运用K-means聚类算法、相关性分析等方法,分别构建了任务定价模型、任务完成率的分析模型。用MATLAB和EXCEL软件求解,发现当会员数量一定时,完成任务的距离越远,任务定价越高;当完成任务的距离一定时,会员数量越少,任务定价越高;在会员数量足够多的前提下,任务定价越高,任务完成度越高。进一步深入分析未完成任务,利用最小二乘法给出更合理的定价模型。     

基于多目标整数规划模型的拍照任务定价

拍照赚钱任务合理的定价是促进劳务众包平台发展的重要课题.为了同时兼顾劳务众包平台与会员的利益,建立了基于任务打包的混合多目标整数规划模型,并采用线性加权评价函数法,利用SPSS、MATLAB、LINGO软件求解.研究发现,所建模型给出的任务定价较高,进而在一定程度上提高了任务的完成率.     

“拍照赚钱”APP平台的任务定价策略研究

"拍照赚钱"APP是移动互联网模式下的一种自助服务模式,为企业与会员双边提供服务,具备双边市场典型特征.本文在充分理解题意及合理假设的基础上,建立了相关核算公式及数学模型,给出了该平台的任务定价策略.并列举实例,分析任务完成的影响因素,提出捆绑式组合的新方法,以提高任务的完成率.     

基于K-means聚类分析的任务定价方案

该文研究了"拍照赚钱"的定价问题。基于K-means聚类分析,建立了任务定价与任务周围的会员个数、会员的信誉度、会员开始预定任务的时间及任务距离位置的定价模型;利用逻辑回归函数预测任务是否可以完成来评价模型的完成度;最后利用该算法得到的任务定价与APP给出的定价对比,验证了模型的正确性。另通过建立"打包"定价模型,在总任务价格不变的情况下,打包后任务点的完成度由打包前的70.5%提高到80.3%,打包对于任务完成情况有了明显的改善。     

电子商务环境下考虑成本和竞争的数字产品的定价

电子商务环境下,针对数字产品的种种特征,将竞争者的价格和数字产品的成本考虑到数字产品的定价中,采用带有权重的线性相加模型确定价格.根据数字产品需求依赖于时间、产品的流行程度和价格等特点,建立产品的销售模型.在描述详细算法后,以销售收益最大化为目标进行仿真计算.计算结果表明,考虑成本和竞争的数字产品的定价方案优于只考虑竞争或只考虑成本的定价方案,且在收敛速度和计算效率上也是可行的.该方案为数字产品定价提供一种可行的解决方案.