一等奖“拍照赚钱”的任务定价 1.PDF

【文章标题】：“拍照赚钱”任务定价策略与优化研究 【文章内容】： 在当前的“拍照赚钱”自助式服务模式下，用户通过领取并完成APP上的任务来赚取报酬，这种模式的关键在于如何制定合适的任务价格以实现最大化收益。本研究通过数据挖掘和算法设计，探讨了影响任务定价的因素，提出了一套定价策略和任务打包方案。 研究发现任务定价受到三个主要因素的影响：任务周围的用户限额总量、任务周围的用户密度以及任务的离群程度。通过对这些因素进行回归分析，我们发现任务定价与用户限额总量、用户平均距离和任务离群程度存在显著关联。通过使用70%的数据进行训练和30%的数据进行验证，证实了这些因素对定价的重要性。进一步的分析表明，用户对自身限额的忽视是任务未完成的主要原因，而其他两个因素相对次要。 接着，建立了多目标优化模型，目标函数兼顾总定价和成功率。通过分析完成与未完成任务的定价曲线，确定了合理定价区间。在此基础上，我们优化了定价策略，能在保持平均成功率的同时降低定价总额2.9%，或者在相同的定价总额下提高平均成功率9.4%。 在任务打包方面，采用改进的DBSCAN算法，引入任务得分半径和用户得分半径，以优化预期成功率低的任务。打包策略使得成功率最高提升了7.2%，平均提升了2.3%。同时，我们定义了新的定价模型，将定价分为任务本身价值和路途花费两部分，并据此调整了定价方案。 在新项目的数据上，我们应用优化模型和打包策略，得到了新的定价和打包方案，并评估了成功率。通过仿真模拟，我们确认模型的预测与实际成功率偏差在20%以内，证明了模型的可靠性和稳定性。 模型的鲁棒性和灵敏度分析表明，该模型能够适应不同的条件变化，具备良好的适应性。 本文通过深入分析数据和设计算法，提出了适用于“拍照赚钱”模式的定价策略和任务打包方案，有效地提高了任务完成率和平台的经济效益。这一研究对于理解众包服务中的定价机制及其优化具有重要的理论和实践意义。 关键词：拍照赚钱、数据挖掘、回归分析、多目标优化、DBSCAN算法、众包定价、任务打包