周連勇 蔡壯 李欣舟 于法川 王啟聰 王玨

摘要：本文以廣州地區(qū)為例，研究了如何建立眾包平臺(tái)的任務(wù)定價(jià)模型。首先通過(guò)Arcgis軟件來(lái)計(jì)算會(huì)員密度并采用一定的方法量化交通便利程度。其次，使用熵權(quán)法得到系數(shù)方程的系數(shù)值。再次，結(jié)合專家評(píng)價(jià)法對(duì)得到的系數(shù)值進(jìn)行修正，最后利用修正后的系數(shù)值就可以得到比較理想的任務(wù)定價(jià)系數(shù)方程。

關(guān)鍵字：熵權(quán)法；Arcgis軟件；修正；系數(shù)方程

一、 引言

APP是眾包平臺(tái)的核心，而APP中的任務(wù)定價(jià)又是核心要素。如果定價(jià)過(guò)高，就會(huì)讓大眾失去執(zhí)行任務(wù)的意愿，導(dǎo)致任務(wù)失敗[1]。大量的數(shù)據(jù)資料表明，人口密度和交通便利程度是決定任務(wù)定價(jià)的兩個(gè)最主要因素，因此可以通過(guò)建立關(guān)于人口密度、交通便利程度和定價(jià)的數(shù)學(xué)模型來(lái)分析任務(wù)定價(jià)。

二、 建立數(shù)學(xué)模型

任務(wù)定價(jià)是最終要獲得的結(jié)果，人口密度和交通便利程度是影響因素，所以在建立的模型中，人口密度和交通便利程度是自變量，任務(wù)定價(jià)是因變量。

（一） 數(shù)據(jù)支撐

本模型共涉及三類數(shù)據(jù)：任務(wù)的地理坐標(biāo)、任務(wù)的價(jià)格和會(huì)員的地理坐標(biāo)。為了便于分析計(jì)算，這里把地理坐標(biāo)等值轉(zhuǎn)化為平面坐標(biāo)，例如東經(jīng)100度，北緯100度所對(duì)應(yīng)的平面坐標(biāo)為（100，100）。

（二） 確定人口密度

對(duì)于一個(gè)任務(wù)，周圍會(huì)有多少人來(lái)執(zhí)行任務(wù)對(duì)于模型來(lái)說(shuō)是個(gè)非常重要的，它可以直觀反映出任務(wù)周邊的會(huì)員密度，而確定這個(gè)數(shù)字就需要用到閾值。如果我們想研究一個(gè)任務(wù)周圍的會(huì)員密度，就需要以這個(gè)任務(wù)為中心以閾值為半徑畫(huà)一個(gè)區(qū)域圓，在這個(gè)區(qū)域圓內(nèi)會(huì)員數(shù)量的多少也就反映了這個(gè)任務(wù)周圍的會(huì)員密度，ArcGIS軟件可以實(shí)現(xiàn)這一操作。

我們把會(huì)員和中心任務(wù)的地理坐標(biāo)依次導(dǎo)入軟件后并確定閾值，軟件就可以自動(dòng)計(jì)算出該閾值范圍內(nèi)有多少會(huì)員。

（三） 交通便利程度的量化

交通便利程度實(shí)質(zhì)上反映了任務(wù)距中心城市（佛山、廣州、東莞、深圳）的直線距離，反過(guò)來(lái)如果我們計(jì)算出任務(wù)距離中心城市的最近直線距離就可以量化交通便利程度。、、計(jì)算之前首先要把經(jīng)緯度投影到一個(gè)水平平面上，把經(jīng)緯度轉(zhuǎn)化成坐標(biāo)，然后實(shí)現(xiàn)經(jīng)緯度與距離的轉(zhuǎn)換，最后再利用公式計(jì)算所需距離，轉(zhuǎn)換公式如下：

D=arccos（（sin北緯A×sin北緯B）+（cos北緯A×cos北緯B×cosAB兩地經(jīng)度差））×地球平均半徑，其中地球平均半徑為6371.004km，D的單位為km。

（四） 擬合方程

① 熵權(quán)法計(jì)算權(quán)重[2]

> 單因素評(píng)價(jià)

對(duì)每個(gè)因素進(jìn)行合理的分析、評(píng)價(jià)，在本文中我們采用了歷史數(shù)據(jù)法，綜合統(tǒng)計(jì)法與排序綜合法等方法，并依據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，評(píng)定了一組指標(biāo)數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)整理，給每個(gè)因素附以10以內(nèi)對(duì)應(yīng)分?jǐn)?shù)，得到一個(gè)矩陣An×m。

其中，

n表示共個(gè)n影響因素；

m表示每個(gè)影響因素共m個(gè)評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)；

> 數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理

其目的是得到具有可比性的數(shù)據(jù)，我們采用的是將其歸一到區(qū)間[0，1]內(nèi)，得歸一矩陣Bn×m。

> 計(jì)算影響因素所占比重

> 計(jì)算熵值并進(jìn)行預(yù)處理

進(jìn)一步計(jì)算單一因素ej

> 最后計(jì)算因素熵權(quán)

② 計(jì)算權(quán)重獲得方程

利用上述公式得到權(quán)重矩陣，由此獲得系數(shù)方程：

參考文獻(xiàn)：

[1]陳逸凡， 陳碩， 劉婉靜，等. 基于多元回歸的眾包平臺(tái)定價(jià)規(guī)律研究[J]. 軟件， 2017， 38（12）：279-282.

[2]毛毅剛.基于熵權(quán)法的高校體育教師評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立[D].重慶理工大學(xué)，2015，1

[3]戴許昊.基于修正熵權(quán)重--灰色關(guān)聯(lián)度模型的鐵路固定設(shè)施協(xié)調(diào)性評(píng)價(jià)研究[D].北京交通大學(xué)，2014，6

作者簡(jiǎn)介：周連勇（1998年6月10日），男，漢，山東省臨沂市郯城縣，本科，山東科技大學(xué)，化工機(jī)械