简介:针对移动互联网下“拍照赚钱”的自助式服务模式,研究其任务定价规律,分析任务未完成的原因,为该项目设计新的任务定价方案并与原方案进行比较;考虑任务比较集中的位置分布和用户意愿这两个因素,利用K均值聚类法将任务进行打包分配;最后,利用前馈神经网算法给出新项目的定价方案。
简介:摘要“拍照赚钱”是移动互联网下的一种自助式服务模式。这种基于移动互联网的自助式劳务众包平台,为企业提供各种商业检查和信息搜集,相比传统的市场调查方式可以大大节省调查成本,而且有效地保证了调查数据真实性,缩短了调查的周期。如果定价不合理,有的任务就会无人问津,导致商品检查的失败。本文通过建立数学模型,就“拍照赚钱”的任务定价问题进行分析,对问题进行合理的假设,并验证其可行性,从而确定最终全面可行、能够解决已有问题的最佳方案。
简介:以2017年全国大学生数学建模竞赛B题为基础,给出对问题一的解答方案。为研究问题一中“拍照赚钱”项目的任务定价规律,我们首先考虑会员们日常生活的平均活动范围,以此作为App发布的任务可覆盖的距离,进而确定任务覆盖区域。其次,结合题目所给的App会员位置与完成任务情况数据,寻找任务定价与区域内提供的会员信息的函数关系式,表示如下:Pi=a0+a1·Ai+a2·mi+a3·di+μi,代入数据得最终的拟合函数,即:Pi=69.11+0.0544Ai-4.9223×105mi-0.1887di,最终找出任务定价规律并结合任务真实完成情况,分析任务未完成的原因。