基于K-means聚类分析的任务定价方案 |
| |
引用本文: | 宋争艳,王振坤,尹奕,李厚彪.基于K-means聚类分析的任务定价方案[J].实验科学与技术,2019(2). |
| |
作者姓名: | 宋争艳 王振坤 尹奕 李厚彪 |
| |
作者单位: | 电子科技大学计算机科学学院;电子科技大学光电信息学院;电子科技大学数学科学学院 |
| |
摘 要: | 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。
|
本文献已被 CNKI 等数据库收录! |
|