基于云物元模型“拍照賺錢”定價方案的研究

許振宇，張乃洲，王 堯

（重慶大學，重慶 400044）

基于云物元模型“拍照賺錢”定價方案的研究

許振宇，張乃洲，王 堯

（重慶大學，重慶 400044）

“拍照賺錢”是一種移動互聯網背景下的自助式勞務眾包平臺，任務點的定價策略對公司平臺運營具有重要意義。根據不同任務點的完成情況和周圍布局信息定性分析出了任務點定價的一般規律，以任務完成的集中區域為研究對象，以任務點周圍布局信息作為評價指標，使用AHP確定模型中各指標的權重，基于云物元模型定量地給出了任務點的定價方案，帶回驗證的模型的正確率為89.66%，在誤差允許范圍內得到了合理的定價方案。任務點位置信息、定價信息、完成情況等數據均來自2017年全國大學生數學建模競賽。

數據統計；XGeocoding V2；云物元；AHP

1 問題的引入

“拍照賺錢”是一種移動互聯網背景下的自助式勞務眾包平臺，可以為商企驗證數據、搜集信息，該模式的定價策略是平臺運營的核心要素，希望通過對已有任務及其完成情況的研究制訂合理的定價方案。我們可以認為任務完成的集中區域有著合理的定價方案，基于相關評價指標對典型的任務集中完成區域進行分析建模，量化定價方案，并回帶驗證模型的準確性。

2 定價方案的制訂

我們可以認為，任務完成集中區域的定價方案是正確的，統計各任務點周圍的各項指標，建立云物元模型，對任務集中完成區域的定價方案進行量化，從而得到合理的定價方案。根據各任務點的定價，把價格分為七個等級區間：R=（（65，66]，（66，67]，（67，68]，（68，69]，（69，70]，（70，75]，（75，85]），由此建立的模型將評估各個任務點的定價落在各等級區間的可能性，對任務點周圍275 m×174 m的方格內的各類建筑物、交通道路的數量和距離較近的前10名會員的平均距離進行考察，確定5個評估指標：飯店與旅店數量（c1）、商業建筑數量（c2）、其他建筑數量（c3）、交通樞紐數量（c4）、前十名會員的平均距離（c5），得到評估指標矩陣c=（c1，c2，c3，c4，c5）。

因此，對于待評價的各個任務點，使用云物元的表示方法，可將待評價任務點表示為：

式（1）中：R0j為評估得到的價格等級；ci為評估指標（i=1，2，3，4，5）；（Ex1，En1，He）為R0j關于ci的標準云。

選取任務完成集中區域作為考察點，對于該區域內的各任務點，通過調查指標c可以得到確定的指標量值，可使用一般物元的表示方法將待測任務點表示為：

式（2）中：q為待評估的任務點；vi為任務點q關于ci的值。

使用AHP確定指標矩陣c的權系數，權重判斷矩陣如表1所示。

表1 權重判斷矩陣

由此得到權重矩陣：W=（0.132 45，0.191 80，0.167 57，0.211 60，0.286 59），可確定各任務與各評價等級指標間的關聯度。將收集到的各組指標按照不同價格等級分組，各項指標的數值均從地圖中獲得，數據存在一定的隨機性，因此，該模型中使用矩估計的方法確定云參數為：

式（3）中：cij為指數ci在該分組中的第j個數據。

經過運算，得到Ex和En的數值矩陣，如表2所示。

表2 Ex和En的數值矩陣

綜合考慮本模型取He=0.98，對于每個En，對應產生一個均值為En、標準差為He的正態隨機數nE′，對于每個任務點的指標vi，計算公式為：

式（4）中：k（vi）為指標vi屬于這個云的確定度，即該指標與該云的關聯度。

計算各任務點與各價格區間的關聯度。基于以下計算得到的權重，可以計算出各任務點指標與等級的關聯度，為：

由此得到每個任務點關于各個價格等級的關聯度矩陣。此矩陣展現了在周圍環境的影響下，該任務點與各價格區間的可能性，再比較各關聯度的大小，即可得出該任務點的定價區間。

通過改變正態隨機數nE′進行多次實驗，分析評估結果的不確定程度，表現該估計結果的成立概率。對選定區域中的每個任務點進行1 000次實驗，得到其可能等級區間，再與原始定價進行比較，驗證該模型的正確概率，部分結果如表3所示。該表格中，倒數第三列為預測的定價區間，倒數第二列為定價結果的確定性，最后一列為預測區間與真實區間是否符合，符合區間的成功率有89.66%，可以看出，基于該方法得到的數據，大部分都符合當時的定價，且符合定價的數據其確定度都比較高，由此證明該方法成功模擬了該區域的定價策略。

表3 模型的驗證結果

3 評價與推廣

對于具有典型特征區域的研究，清晰地體現出地理位置因素對任務完成的影響，并在其他區域驗證得到的結論使得分析結果更加簡單、高效，更具有可靠性。但云物元模型與原始數據關聯度較高，易受到隨機或反常數據影響，抗干擾能力較差。將時間因素加入模型中作為影響因素指標，可使模型適用于更加復雜的定價區域，比如，各任務已經推出的時長也是重要的定價因素，可以考慮當一個任務長時間未被選擇或多次執行失敗后，隨時間的延長，任務完成的困難度將不斷上升，并使該任務定價上升。分析已有的數據可以發現，部分任務的c1～c6指標相近，但定價有較大的差異，這也是第二問模型驗證過程中發生不匹配現象的重要原因，是任務發行時間的差異導致的定價不同，對模型增加新的評價指標可增強模型的適應性，使其適用于更復雜的定價過程和定價區域。

［1］岳開偉.基于云物元的電能質量綜合評估及其應用研究［D］.北京：北京交通大學，2012.

［2］胡濤，王樹宗，楊建軍.基于云模型的物元綜合評估方法［J］.海軍工程大學學報，2006，18（01）.

〔編輯：張思楠〕

TM614

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2017.23.127

2095－6835（2017）23－0127－02