“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。     

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。     

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.     

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。     

劳务众包任务定价模型研究

以拍照赚钱APP的平台数据为例,建立Logit模型提升众包平台任务完成率,使用PageRank排序算法建立多任务打包定价模型,解决众包平台的多任务打包问题,并用Logistic回归模型进行检验.     

用户偏好模型在众包中应用的研究

越来越多的公司或企业借助众包来完成工作,导致众包任务数量急剧增长,而当前众包平台的任务搜索功能还不能满足工人的个性化需求,这使工人难以从海量任务中选择感兴趣且擅长的任务。针对众包工作模式的特点,提出了一种基于工人—任务关系评价兴趣度值的方法,并结合工人的浏览内容和历史完成记录提出了用户偏好模型的表示和更新机制,从而建立用户兴趣模型。选取在众包平台上的真实数据集进行实验分析,验证了该模型的性能,证明该模型能较为准确的反映工人的兴趣偏好。     

基于多元线性回归对众包任务价格的设定

在空间众包研究中,针对网络众包任务的价问题,综合分析众包任务发布地的会员密度、商业发展等数据,通过建立多元回归线性分析模型,得出对网络众包任务的价策略。通过聚类分析对任务的发布做优化,对一些距离过近的任务进行打包。最后利用神经网络算法由已完成的任务数据,预测待完成的任务是否成功。通过对预测数据进行仿真,得出任务密度、会员密度、会员信誉度和价对任务完成度与任务价成本的影响。     

基于Logistic回归在二分类型任务定价模型中的应用

随着大数据时代的发展,互联网逐渐渗入到各个行业,众包平台服务模式开启,这是移动互联网下的一种自助式服务模式,它将产品和消费者、厂商正确无误地联系在一起,较之传统的市场调查方式,更加时效并缩短了调查周期、减少成本和有利于数据的收集,保证了调查数据的真实性.本文主要针对众包任务定价方面进行数据分析,利用多元统计方面的主成分分析、多元线性回归模型以及多元Logistic回归模型对相关任务进行分析、重新定价,以使得在保证最低成本下,任务最终能够尽可能被完成.     

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。     

“拍照赚钱”的任务定价

"拍照赚钱"是移动互联网下的一种自助式服务模式。用户下载APP,注册为会员,然后从APP上领取需要拍照的任务(比如上超市去检查某种商品的上架情况),赚取APP对任务所标定的酬金。这种基于移动互联网的自助式劳务众包平台,为企业提供各种商业检查和信息搜集,相比传统的市场调查方式可以大大节省调查成本,而且有效地保证了调查数据的真实性,缩短了调查的周期。因此APP成为该平台运行的核心,而APP中的任务定价又是其核心要素。如果定价不合理,有的任务就会无人问津,而导致商品检查的失败。本文通过整体分析已有数据,得到新方案并针对不同问题提出修改措施。     

自助劳务众包平台定价规律的研究

针对网络众包模式下的任务定价问题,划定任务可行范围,针对会员和任务主体构建拟合回归模型。运用K-means均值聚类对任务进行区域划分,引入修正价格的工资比、修正僵尸会员比例的阶层比两个指标,得到四个区域的定价模型。并通过弹性分析理论,认为分区定价模型可以提高任务的完成率。利用matlab进行灵敏度分析,认为K=9时取值最合理。     

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。     

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。     

“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.     

众包平台的商业模式探究——以一品威客平台为例

随着互联网的飞速发展,众包商业模式正在改变着传统商业模式,并逐渐在业内发展出一种新颖的商业形态。在众包模式下,涉及的角色除了发包方和接包方外,通常还涉及一个十分重要的参与角色,即众包平台。我国众包平台在短期内便取得了极大成功,被业界誉为威客模式。然而,在实际运行过程中,众包平台仍然存在产品质量难以控制、知识产权保护亟待推进、平台存在作弊现象、定价机制不完善及盈利能力一般等问题。基于此,本文以一品威客平台为例,指出众包平台可以通过明确平台价值、调整战略决策、拓宽收入来源、优化定价策略和提升运营能力等措施去升级其众包商业模式,从而在竞争激烈的市场环境中开疆辟土。     

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。     

东莞科技在线:以产业大赛推动众包服务发展——访东莞市电子计算中心主任王洁

"东莞科技在线"(以下简称东科在线或东科在线平台)是由东莞市电子计算中心为主体运营推广的一个科研众包平台,该平台运营团队以技术研发和创意众包为主、制造运维众包为辅、兼顾管理服务众包的服务策略,搭建了一个集创新需求征集、创新资源汇集、供求信息对接、协同服务的运营体系。平台充分结合线下众包大赛和O2O模式汇集大众智慧,通过引入外部创新与竞争,协作完成科研创新,为企业解决科研难题。     

解构“互联网+科研管理”的科研众包模式——从国内外若干案例谈起

经济全球化和信息全球化正在催生创新全球化。作为一种以互联网平台为工具的科研活动全新组织模式——"科研众包"正被越来越多的研发机构和个人所看好。"科研众包"可谓是互联网工具向科研管理业务延伸的产物,它的优势在于:能够优化科技资源的配置和使用,让部分有需求的科研机构更加充分地利用先进实验设备和检测仪器;也能缩短科技成果转化的时间、增大技术成果交易机会,使得科技、商业、市场之间的联系更加便利快捷;还将打破学科间的严格界限,使得跨学科的科技人员更容易聚合在一起,共同解决难题;同时,还可能彻底改变传统的科研活动的组织模式,通过引入外部创新和竞争机制,促使内部创新提高效率。在年初召开的全省创新驱动发展大会上,朱小丹省长提出,要加快发展以众筹、众包为代表的"互联网+"创新创业新模式,鼓励大中型制造企业构建互联网众包平台,支持建设一批设计、研发任务分发和交付平台。这种采用任务分发和分散对接的科研组织模式,正是"科研众包"的原型。如何利用"科研众包"这种市场化模式为我省科技体制改革闯出新路,值得思考。     

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。     

众包商业模式特殊性的理论诠释

众包作为一种创新商业模式,虽然存在任务定价、悬赏金分配、用人制度等问题,某种程度上损害了参与众包活动的劳动者的劳动积极性,但是众包商业模式能够节约企业运营成本,拓宽企业的创新源,有其存在的合理性。众包特殊性体现着价格理论、广义价值论和以交易形成作为标准的分配制度。