基于云物元模型“拍照赚钱”定价方案的研究

许振宇，张乃洲，王 尧

（重庆大学，重庆 400044）

基于云物元模型“拍照赚钱”定价方案的研究

许振宇，张乃洲，王 尧

（重庆大学，重庆 400044）

“拍照赚钱”是一种移动互联网背景下的自助式劳务众包平台，任务点的定价策略对公司平台运营具有重要意义。根据不同任务点的完成情况和周围布局信息定性分析出了任务点定价的一般规律，以任务完成的集中区域为研究对象，以任务点周围布局信息作为评价指标，使用AHP确定模型中各指标的权重，基于云物元模型定量地给出了任务点的定价方案，带回验证的模型的正确率为89.66%，在误差允许范围内得到了合理的定价方案。任务点位置信息、定价信息、完成情况等数据均来自2017年全国大学生数学建模竞赛。

数据统计；XGeocoding V2；云物元；AHP

1 问题的引入

“拍照赚钱”是一种移动互联网背景下的自助式劳务众包平台，可以为商企验证数据、搜集信息，该模式的定价策略是平台运营的核心要素，希望通过对已有任务及其完成情况的研究制订合理的定价方案。我们可以认为任务完成的集中区域有着合理的定价方案，基于相关评价指标对典型的任务集中完成区域进行分析建模，量化定价方案，并回带验证模型的准确性。

2 定价方案的制订

我们可以认为，任务完成集中区域的定价方案是正确的，统计各任务点周围的各项指标，建立云物元模型，对任务集中完成区域的定价方案进行量化，从而得到合理的定价方案。根据各任务点的定价，把价格分为七个等级区间：R=（（65，66]，（66，67]，（67，68]，（68，69]，（69，70]，（70，75]，（75，85]），由此建立的模型将评估各个任务点的定价落在各等级区间的可能性，对任务点周围275 m×174 m的方格内的各类建筑物、交通道路的数量和距离较近的前10名会员的平均距离进行考察，确定5个评估指标：饭店与旅店数量（c1）、商业建筑数量（c2）、其他建筑数量（c3）、交通枢纽数量（c4）、前十名会员的平均距离（c5），得到评估指标矩阵c=（c1，c2，c3，c4，c5）。

因此，对于待评价的各个任务点，使用云物元的表示方法，可将待评价任务点表示为：

式（1）中：R0j为评估得到的价格等级；ci为评估指标（i=1，2，3，4，5）；（Ex1，En1，He）为R0j关于ci的标准云。

选取任务完成集中区域作为考察点，对于该区域内的各任务点，通过调查指标c可以得到确定的指标量值，可使用一般物元的表示方法将待测任务点表示为：

式（2）中：q为待评估的任务点；vi为任务点q关于ci的值。

使用AHP确定指标矩阵c的权系数，权重判断矩阵如表1所示。

表1 权重判断矩阵

由此得到权重矩阵：W=（0.132 45，0.191 80，0.167 57，0.211 60，0.286 59），可确定各任务与各评价等级指标间的关联度。将收集到的各组指标按照不同价格等级分组，各项指标的数值均从地图中获得，数据存在一定的随机性，因此，该模型中使用矩估计的方法确定云参数为：

式（3）中：cij为指数ci在该分组中的第j个数据。

经过运算，得到Ex和En的数值矩阵，如表2所示。

表2 Ex和En的数值矩阵

综合考虑本模型取He=0.98，对于每个En，对应产生一个均值为En、标准差为He的正态随机数nE′，对于每个任务点的指标vi，计算公式为：

式（4）中：k（vi）为指标vi属于这个云的确定度，即该指标与该云的关联度。

计算各任务点与各价格区间的关联度。基于以下计算得到的权重，可以计算出各任务点指标与等级的关联度，为：

由此得到每个任务点关于各个价格等级的关联度矩阵。此矩阵展现了在周围环境的影响下，该任务点与各价格区间的可能性，再比较各关联度的大小，即可得出该任务点的定价区间。

通过改变正态随机数nE′进行多次实验，分析评估结果的不确定程度，表现该估计结果的成立概率。对选定区域中的每个任务点进行1 000次实验，得到其可能等级区间，再与原始定价进行比较，验证该模型的正确概率，部分结果如表3所示。该表格中，倒数第三列为预测的定价区间，倒数第二列为定价结果的确定性，最后一列为预测区间与真实区间是否符合，符合区间的成功率有89.66%，可以看出，基于该方法得到的数据，大部分都符合当时的定价，且符合定价的数据其确定度都比较高，由此证明该方法成功模拟了该区域的定价策略。

表3 模型的验证结果

3 评价与推广

对于具有典型特征区域的研究，清晰地体现出地理位置因素对任务完成的影响，并在其他区域验证得到的结论使得分析结果更加简单、高效，更具有可靠性。但云物元模型与原始数据关联度较高，易受到随机或反常数据影响，抗干扰能力较差。将时间因素加入模型中作为影响因素指标，可使模型适用于更加复杂的定价区域，比如，各任务已经推出的时长也是重要的定价因素，可以考虑当一个任务长时间未被选择或多次执行失败后，随时间的延长，任务完成的困难度将不断上升，并使该任务定价上升。分析已有的数据可以发现，部分任务的c1～c6指标相近，但定价有较大的差异，这也是第二问模型验证过程中发生不匹配现象的重要原因，是任务发行时间的差异导致的定价不同，对模型增加新的评价指标可增强模型的适应性，使其适用于更复杂的定价过程和定价区域。

［1］岳开伟.基于云物元的电能质量综合评估及其应用研究［D］.北京：北京交通大学，2012.

［2］胡涛，王树宗，杨建军.基于云模型的物元综合评估方法［J］.海军工程大学学报，2006，18（01）.

〔编辑：张思楠〕

TM614

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2017.23.127

2095－6835（2017）23－0127－02