基于降維思想的回歸模型在“拍照賺錢”APP定價中的應用

馮立超

摘要：本文選定直角坐標系，首先將任務點的地理位置數據由地理坐標系轉化為北京-54坐標系。其次基于APP運營系統的任務分布情況，將所有任務點聚類分析得到5個聚類，同時通過對5個聚類的擬中心進行Kolmogorov-Smirnov （K-S）檢驗，驗證聚類分析的合理性。然后在每一個聚類內部，根據現有數據集，通過回歸方程建立定價與任務分布、會員分布之間的關系模型，求解模型可得：會員集中程度與任務完成情況之間的相關關系較弱，但是與任務位置的相關關系較強。最后，分析回歸結果可得，任務完成度與任務-中心距呈負相關；且由于會員分布密集程度較大，“拍照賺錢”提供的定價過低，造成任務未完成。

關鍵詞：拍照賺錢；聚類分析；K-S檢驗；回歸分析

中圖分類號：F270 文獻標識碼：A 文章編號：

0引言

“拍照賺錢”在移動互聯網技術下通過用戶下載其APP，實現自助式服務的新模式，對大型企業商業檢查、信息搜索能力的提升具有積極作用。孟韜認為“拍照賺錢”任務代表一種以消費者參與價值創造為特征的新型消費者-企業關系與創新模式[1]。宋天舒認為，在空間眾包研究中，任務分配問題更是其核心問題之一，該問題旨在研究如何將實時出現的空間眾包任務分配給適宜的眾包工人[2]。魏拴成認為，存在著諸如文化差異造成的溝通障礙、知識產權、信息安全和誠信問題等諸多不可控因素等問題[3]。分析“拍照賺錢”在不同任務地點定價的變化規律，給出能夠適應不同地區的定價建議，對“拍照賺錢”公司的發展具有深遠意義。

1數據來源與預處理

本文初始數據來源于2017年全國大學生數學建模競賽B題，題目要求分析給出的數據，通過構建數學模型研究其定價規律，總結任務未完成的原因。

2基于回歸模型的定價規律分析

對于已經劃分好的五個類，進行類的局部分析。每個類包括k個拍照任務點，距離聚類中心最遠點到中心的距離為該類的區域圓半徑R，規定因變量“定價”和自變量“距離中心點位置”、“會員人數”來確定變量之間的因果關系。選取“聚類中心三”作為研究對象，以R/2為小圓半徑將第三聚類的區域圓一分為二，在小圓區域內，不妨假設會員的個數為m個，該區域內的定價均值為y。建立回歸模型，根據題目所給的實測數據求解模型的各項參數。

3結論

本文利用減維的思想，通過回歸分析得到任務完成情況與多項指標因素的參數方程，確定任務完成度與任務-中心距呈負相關。同時，由于會員分布密集程度較大，“拍照賺錢”提供的定價過低，也會造成任務未完成情況的出現。因此，建議相關部門在中心距較遠的任務點合理提高定價；在會員集中程度較大的任務點區域定價不易過低，以免出現“不屑于顧”的情形。為相關企業部門可持續發展提供理論依據。

[參考文獻] （References）

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[2]宋天舒，童詠昕，王立斌，許可. 空間眾包環境下的3類對象在線任務分配[J]. 軟件學，2017，28（03）：611-630.

SONG T S，TONG Y X，WANG L B，XU K. The Assignment of Three Tasks to Online Tasks in Crowdsourcing Environment[J].Software learning，2017，28（03）：611-630.（in Chinese）

[3]魏拴成. 眾包的理念以及我國企業眾包商業模式設計[J]. 技術經濟與管理研究，2010，（01）：36-39.

WEI S C.The concept of crowdsourcing and crowdsourcing business model design[J].Technical Economics and Management Research，2010，（01）：36-39.（in Chinese）endprint