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        “拍照賺錢”APP 中任務定價與失敗問題研究

        2020-03-02 11:46:47
        技術與市場 2020年1期
        關鍵詞:信息模型

        (西北工業(yè)大學動力與能源學院,陜西 西安 710129)

        0 引言

        “拍照賺錢”是目前市面上一種簡易的賺錢方式,深受年輕人等“低頭一族”的喜愛,在網(wǎng)上進行注冊以后,選擇距離較近或傭金較多的等自己力所能及的任務,拍照上傳就能領取平臺的傭金。這種自助式服務大大縮短了任務周期,而且方便易行,只需要一部手機就可以完成任務,而且隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,這類任務覆蓋面也越來越廣,越來越多的人逐漸接受了這種模式。因此APP成為該平臺運行的核心,而任務中的失敗現(xiàn)象又是不可避免的,討論任務失敗原因對平臺的收益是大大有益的。

        1 模型假設

        1)所有任務難度系數(shù)一致。

        2)任務一經(jīng)接受便能完成。

        3)一項任務只能由一人接單。

        4)任務定價規(guī)律僅與任務位置有關。

        2 模型建立

        本文所要求的是用所收集的信息分析商家的定價規(guī)律,而收集的數(shù)據(jù)信息只有任務序號及經(jīng)緯度情況、定價以及相應任務完成情況,考慮到直角坐標的處理便捷性,對經(jīng)緯度進行坐標變換,轉換到直角坐標,且任務完成情況是定價作用的結果,所以不需考慮任務完成情況這一指標,用聚類的方法對數(shù)據(jù)進行預處理,依據(jù)任務位置將數(shù)據(jù)分為3類,隨后對各類分別進行二項式曲面擬合,確定了任務定價與坐標的函數(shù)關系式,并分析任務失敗的原因。

        對于新的定價模型的建立,可分析得到2個設計目標,分別為提高任務完成率和降低商家支出費用用(成本),因此需要首先根據(jù)這2個目標建立評價模型,最后建立價格調(diào)整模型,即可確保在任務完成最大化的情況下,商家支出費用最低。

        3 模型求解

        1)首先把經(jīng)緯度坐標轉換到直角坐標系,再計算2點之間的距離。

        d=111.12cos{1/[sinΦAsinΦB十cosΦAcosΦBcos(λB—λA)]}

        其中:A點的經(jīng)、緯度分別為λA和ФA,B點的經(jīng)、緯度分別為λB和ФB,d為不同經(jīng)緯度的2點間距離。

        2)模糊均值和減法聚類曲面擬合模型的求解。

        坐標原點的確定:根據(jù)經(jīng)緯度的范圍,取中點確定為原點坐標,得到x=0對應北緯23.1857,y=0對應東經(jīng)113.5884。

        價格與坐標數(shù)據(jù)模糊均值和減法聚類步驟如下。

        (1)用Matlab聚類工具箱,使用findcluster函數(shù)確定聚類中心。

        (2)計算每個點到3個中心點坐標的距離,平面距離計算公式如下:

        比較l1,l2,l3大小,若l1最大,歸為1類,若l2最大,則歸為2類,若l3最大,則歸為3類(在實際計算中,為簡化計算,采用坐標平方作為距離表達式)。

        (3)進行坐標轉換,坐標變換公式如下:

        對1系:X1=X0+511.8,Y1=Y0+331.5;對2系:X2=X0+198.3,Y2=Y0-149.2;對3系:X3=X0-29.3,Y3=Y0-76.3。

        3)曲面多項式回歸。

        設任務定價Pi與坐標Xi,Yi存在關系Pi=f(Xi,Yi)+ξi,ξi為隨機誤差,對于每一個堆分別進行多項式曲面擬合,在Matlab上實現(xiàn)擬合,考慮到高次多項式回歸的不穩(wěn)定性,本文采用二次多項式曲面擬合。

        Matlab進行聚類分析后3類的二次多項式曲面擬合結果如下所示:

        函數(shù)表達式為:f(x,y)=p00+p10x+p01y+p20x2+p11xy+p02y2

        堆1擬合結果:p00= 66.23,p01=0.083 49,p20=0.006 135,p11=0.003 517,p10=-0.055 51,p02=0.005 85,方差為606.3,擬合系數(shù)為0.913 6。

        堆2擬合結果:p00=66.03,p10=0.104 9,p01=-0.079 52,p20=0.005 296,p11=-0.003 25,p02=0.005 038,方差為359.3,擬合系數(shù)為0.912 7。

        堆3擬合結果:p00=66.62,p10=0.154 7,p01=-0.031 36,p20=-0.000 861 5,p11=-0.002 786,p02=0.011,方差為441.7,擬合系數(shù)為0.922 3。

        4)任務未完成原因分析。

        任務未完成和多種因素相關,通過Matlab繪圖分析發(fā)現(xiàn),與價格關系最為顯著。計算得到在從低到高四個價格區(qū)間,任務完成率分別為0.54、0.74、0.75、0.82。說明價格是決定完成情況的主要因素。

        5)評價模型及新的定價模型的求解。

        本文定義優(yōu)先等級為任務完成率大于商家支出費用(求解過程中考慮到實際情況未必能夠能保證完成率到達100%),沿用聚類分析結果,帶入類1(237個任務點)相應數(shù)據(jù)使用Spss非線性回歸分析模型確定任務完成概率與會員信息以及價格的函數(shù)關系式,結合價格調(diào)整迭代模型進行價格優(yōu)化。

        評價模型與2個參數(shù)有關,定義最終評價模型函數(shù),其中G值越大,價格優(yōu)化效果越顯著的最終評價模型函數(shù):

        任務完成與否判定結束后,需要進行價格調(diào)整達到優(yōu)化目的,可以采取迭代的模型對價格進行優(yōu)化調(diào)整。初始價格為所搜集資料中給定價格,第一次循環(huán)直接輸出資料中項目完成情況結果。隨即執(zhí)行以下步驟:①將完成與沒完成任務分類,挑出未完成任務,同時存儲當前已完成任務信息(只儲存第一次的信息)。②將未完成所有任務加價0.5元(附件一任務價格以0.5為梯度)。③運行會員信息計算概率模型。①②③步驟循環(huán)執(zhí)行,直到所有任務均有人完成。此時商家支出一定大于原有支出。

        隨即進行價格優(yōu)化處理,執(zhí)行以下步驟:

        (1)第一次運行導入①中存儲的已完成任務信息。以后每次導入上一次剩余已完成任務。

        (2)所有1)中任務全部降價0.5元。

        (3)運行會員信息計算概率模型。1)2)3)循環(huán)執(zhí)行,直到①中所有已完成變?yōu)槲赐瓿?,全部加價0.5元,此時所有任務均已完成,且總價最低。

        本文先要把任務完成率提高到100%,然后進行降價操作,但是在實際程序運行中,本文發(fā)現(xiàn)隨價格提升,任務完成率提升速度在逐漸趨于平緩,這意味著,需要加很多價格,才能提升很少的完成率,從結果可以看出,在橫坐標為36時,任務完成數(shù)增長十分緩慢,此時任務完成率為89.9%。

        與原方案相比,雖然價格提升79元,但任務完成率從45.5%提高到89.9%,帶入最終評價模型得G原=-13.53625,G現(xiàn)=-13.09836,G現(xiàn)>G原,現(xiàn)方案更優(yōu)。

        4 任務失敗原因

        根據(jù)任務定價與任務位置的關系,可看出三段區(qū)域的常數(shù)項基本相同,就是類似任務的市場價,由此可看出失敗原因是任務發(fā)布方在各個區(qū)域基于市場價的價格調(diào)整不合理。本文為此類APP中價格調(diào)整提供了依據(jù),對于一些分配問題,決策問題的解決,本文的方法也可作為參考。

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