聞晨陽(yáng) 錢(qián)黎磊 宋杭天 過(guò)一鋒 趙祎平

【摘 要】該文旨在根據(jù)市場(chǎng)，地理位置等不同因素對(duì)“拍照賺錢(qián)”APP的眾包任務(wù)制定合理的定價(jià)方案。首先利用Matlab分別制作出了任務(wù)經(jīng)緯度與定價(jià)和會(huì)員信譽(yù)度的關(guān)系圖，通過(guò)“地球無(wú)憂(yōu)”網(wǎng)站，畫(huà)出了任務(wù)的分布圖，對(duì)比各個(gè)結(jié)論圖。接著利用經(jīng)緯度及價(jià)格的數(shù)據(jù)擬合和對(duì)各地GDP的擬合對(duì)這三個(gè)方面進(jìn)行改進(jìn)，然后利用K-means聚類(lèi)算法算出幾個(gè)分區(qū)，通過(guò)對(duì)價(jià)格數(shù)據(jù)的擬合，算出分區(qū)的平均定價(jià)。最后用Matlab制作數(shù)據(jù)表的散點(diǎn)圖，融合打包任務(wù)定價(jià)模型，同時(shí)制定單個(gè)任務(wù)及打包任務(wù)的定價(jià)方案。

【關(guān)鍵詞】曲線擬合；層次分析；K-means聚類(lèi)算法

1.引言

“拍照賺錢(qián)”是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)下的一種自助式服務(wù)模式。用戶(hù)下載APP并注冊(cè)成為會(huì)員，從APP上領(lǐng)取需要拍照的任務(wù)（比如去超市檢查某種商品的上架情況），賺取APP對(duì)任務(wù)所標(biāo)定的酬金。這種基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的自助式勞務(wù)眾包平臺(tái)，為企業(yè)提供各種商業(yè)檢查和信息搜集，相比傳統(tǒng)的市場(chǎng)調(diào)查方式大大節(jié)省了調(diào)查成本，而且有效地保證了調(diào)查數(shù)據(jù)真實(shí)性，縮短了調(diào)查的周期。而APP中的任務(wù)定價(jià)是核心要素，如果定價(jià)不合理，有的任務(wù)就會(huì)無(wú)人問(wèn)津，而導(dǎo)致商品檢查失敗。

2.模型假設(shè)

假設(shè)1：假設(shè)會(huì)員和任務(wù)發(fā)布者都熟練使用“拍照賺錢(qián)”軟件。

假設(shè)2：會(huì)員和任務(wù)發(fā)布者都以自身利益最大化為導(dǎo)向，即會(huì)員挑選相同時(shí)間內(nèi)獲得利益最多的方法。

假設(shè)3：任務(wù)的選取各自獨(dú)立，互不影響。

假設(shè)4：不考慮地方政策原因

3.基于層次分析的任務(wù)定價(jià)分析

3.1定價(jià)與完成量的關(guān)系。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行二次處理，價(jià)格在70以上的任務(wù)完成率在70%以上，而70以下的價(jià)格完成率偏低。定價(jià)與完成量成正相關(guān)。當(dāng)任務(wù)價(jià)格偏低時(shí)，難以形成誘惑力，會(huì)員將挑選價(jià)格更高的任務(wù)，以期獲得更高的回報(bào)，所以?xún)r(jià)格定的相對(duì)高一點(diǎn)，預(yù)期的完成率也會(huì)偏高。

3.2地理位置對(duì)任務(wù)完成度的影響。利用地球無(wú)憂(yōu)網(wǎng)站，將任務(wù)完成和未完成的地理位置分別在地圖中標(biāo)注出來(lái)。分析得，未完成的任務(wù)主要聚集在廣州市區(qū)，佛山市區(qū)，深圳市區(qū)，完成的任務(wù)則大量聚集在東莞市區(qū)、順德區(qū)或零星散布在廣州各個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)。通過(guò)查閱資料[4]發(fā)現(xiàn)，在GDP上，廣州>深圳>佛山>東莞，而在完成度上，則是東莞>佛山>深圳>廣州，經(jīng)濟(jì)發(fā)展與任務(wù)完成度是成反相關(guān)。為何會(huì)產(chǎn)生以上現(xiàn)象，經(jīng)過(guò)細(xì)致討論，得出以下觀點(diǎn)：

3.2.1居民忙碌程度。在廣州、深圳等地，城市化程度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高，工作繁忙的人員占居民比重大，他們忙于自己的工作，沒(méi)有時(shí)間上網(wǎng)接單。而東莞主要是工廠聚集地，工作地點(diǎn)必然在工廠內(nèi)，居民下班后有空閑時(shí)間去接單。

3.2.2任務(wù)報(bào)酬對(duì)居民的誘惑程度。經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度高的城市的人力勞動(dòng)成本必然高于經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度相對(duì)低的城市，所以四個(gè)城市的人均工資必然服從此關(guān)系：廣州>深圳>佛山>東莞。因此平均報(bào)酬只有69.11的任務(wù)，對(duì)身處大城市的工作人員產(chǎn)生不了特別大的誘惑，而處于東莞、佛山工資較低的居民普遍會(huì)選擇這類(lèi)APP來(lái)賺取額外資金。

3.2.3拍照賺錢(qián)任務(wù)發(fā)展程度。拍照賺錢(qián)，作為一種新的賺錢(qián)模式，在廣州、深圳這種經(jīng)濟(jì)發(fā)展快速、模式復(fù)雜的城市，無(wú)法博得大量眼球。而在東莞等地，工廠模式盛行，會(huì)有更多的關(guān)注度，進(jìn)而促進(jìn)當(dāng)?shù)氐貐^(qū)任務(wù)的完成。

3.3會(huì)員信譽(yù)度對(duì)任務(wù)完成度的影響。利用Matlab制作出了不同經(jīng)緯度會(huì)員信譽(yù)度的三維圖，并與任務(wù)分布圖進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)會(huì)員信譽(yù)度高的地區(qū)，相對(duì)應(yīng)的任務(wù)完成度也高。

4.基于任務(wù)分析制定新方案

4.1、方案。首先拿出一小部分預(yù)算，利用貪婪算法對(duì)已記錄的數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估，然后根據(jù)評(píng)估結(jié)果做出如下更改：（1）GDP高的地方，任務(wù)的酬金適當(dāng)提高；（2）會(huì)員多的地方，任務(wù)的酬金適當(dāng)降低；（3）任務(wù)位置集中的地方，酬金適當(dāng)提高。

4.2、新方案優(yōu)勢(shì)

4.2.1 GDP因素。查閱資料得知，2016年廣州GDP為9891.48億，深圳GDP為9709.02億，佛山GDP為4200.11億，東莞GDP為3525.39億。分析可得：經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度（GDP）與任務(wù)完成度成反相關(guān)。因此，利用價(jià)格與經(jīng)緯度的數(shù)據(jù)擬合計(jì)算出任務(wù)酬金在GDP相對(duì)較高的地點(diǎn)的上漲范圍，對(duì)該區(qū)域的任務(wù)酬金適當(dāng)上調(diào)。相對(duì)于原方案，這樣更能調(diào)動(dòng)發(fā)展水平高的地區(qū)人民的積極度，符合其收支情況。

4.2.2會(huì)員分布位置。根據(jù)會(huì)員分布與任務(wù)完成度的圖可知，會(huì)員分布多的地方，任務(wù)完成度反而低。分析其原因，主要是會(huì)員多的地方任務(wù)量卻不多，而會(huì)員少的地方，任務(wù)并不比其他地方少。因此要在會(huì)員多的地方降低定價(jià)，以促進(jìn)會(huì)員的完成度，而在會(huì)員少的地方適當(dāng)提高定價(jià)，以提高會(huì)員的積極性。

相對(duì)于原方案，此方案提高了會(huì)員多的地方的完成度，加強(qiáng)了會(huì)員少的地方的會(huì)員積極性。

5.多任務(wù)發(fā)布方案分析

先用K-means聚類(lèi)算法算出距離為231.761米之內(nèi)為最優(yōu)解，并將整個(gè)區(qū)域劃分為8塊進(jìn)行打包。

將所有任務(wù)劃分成8塊，并將每一份分別平均分成8份，24份，3份，23份，17份，17份，16份，31份。再將歷史數(shù)據(jù)擬合后與各分區(qū)對(duì)比，得出平均定價(jià)，并由此可得每個(gè)地區(qū)的打包任務(wù)定價(jià)。打包的任務(wù)有上下限，打包后的價(jià)格在原有任務(wù)疊加后，再減去0.5%的酬金，然后對(duì)于各因素，在這0.5%進(jìn)行上下浮動(dòng)。并且，在任務(wù)打包的過(guò)程中，可將之前難以完成的任務(wù)分配打包在一起，利用此方式，將難以完成的任務(wù)順帶完成。

5.1會(huì)員位置影響。在會(huì)員較密集的地區(qū)應(yīng)將可預(yù)訂打包限額控制在1-2個(gè)，以避免壟斷現(xiàn)象，并且在這些地區(qū)在減去0.5%的基礎(chǔ)上再減去0.1%左右的酬金，以降低成本。而在會(huì)員較少的地區(qū)應(yīng)將可預(yù)訂打包限額控制在2-3個(gè)，避免無(wú)人領(lǐng)取任務(wù)，并且重復(fù)上述酬金政策，以促進(jìn)會(huì)員積極性。

5.2會(huì)員信譽(yù)度影響。根據(jù)會(huì)員信譽(yù)度來(lái)控制每個(gè)人的預(yù)定打包限額。對(duì)于信譽(yù)度高于100的可預(yù)定3個(gè)打包任務(wù)，信譽(yù)度低于100高于20的可預(yù)定2個(gè)打包任務(wù)，而對(duì)于低于20的只可預(yù)定1個(gè)打包任務(wù)。

5.3任務(wù)位置影響。任務(wù)位置的密集程度也會(huì)影響任務(wù)的完成度。在任務(wù)密集處，會(huì)因任務(wù)太多而影響任務(wù)完成度，應(yīng)在此處適當(dāng)放寬可打包任務(wù)的限額，并在減去0.5%酬金的基礎(chǔ)上附加一定的獎(jiǎng)金額，以激勵(lì)會(huì)員提高完成度。而在任務(wù)較少處，

應(yīng)適當(dāng)減少限額，避免供不應(yīng)求的現(xiàn)象發(fā)生。

6.總結(jié)

模型優(yōu)點(diǎn)：GDP，會(huì)員位置分布、會(huì)員信譽(yù)度、任務(wù)位置分布四個(gè)因素貫穿整個(gè)模型，模型較有說(shuō)服力。并且在設(shè)計(jì)方案時(shí)，完成度與成本都考慮在內(nèi)，使任務(wù)發(fā)布商及會(huì)員的利益最大化。

模型缺點(diǎn)：模型中很多問(wèn)題只能及概念描述，難以算出確切的值，并且在方案制作中僅考慮了會(huì)員位置分布、會(huì)員信譽(yù)度、任務(wù)位置分布三個(gè)因素，未能算上時(shí)間，交通等其他因素。

【參考文獻(xiàn)】

【1】陳明 腦動(dòng)力MATLAB函數(shù)功能速查效率手冊(cè).

【2】姜啟源，謝金星，數(shù)學(xué)模型（第三版）【M】.北京：高等教育出版社2003.

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https：//www.dituwuyou.com/map/viewer？mid=NdwYNP8yOVmslWt-p1OcwA

【4】《數(shù)學(xué)模型及其應(yīng)用》戴明強(qiáng)，宋業(yè)新 主編/2015-02-01/科學(xué)出版社.