基于影响域的新型众包定价算法模型构建
来源期刊:软件工程2018年第5期
论文作者:周春樵 肖昌昊 刘扬 姚安琪 黄君扬
文章页码:4 - 7
关键词:众包;影响域;供求关系;标准化欧氏距离;机器学习;
摘 要:"众包"已成为时下新兴的一种基于互联网进行信息检查和搜集的商业模式,其成功率取决于诸多因素的影响,其中最大的影响因素为任务发布者的出价。针对此问题,本文提出了一种基于"影响域"的新型众包定价策略,该策略以经济学中的供求关系模型为建模方法,利用任务与劳动者的地理位置分布规律动态定价,同时,对新数据与原始数据进行相似性分析,通过机器学习模拟任务的完成概率,从而评价定价策略的优劣。本文以"拍照赚钱"自助式服务模式作为研究样本;在利用影响域定价模型重新定价后,经济效用较原始方案增长80.65%,效果良好。
周春樵1,肖昌昊2,刘扬3,姚安琪2,黄君扬3
1. 上海理工大学计算中心2. 上海理工大学能源与动力工程学院3. 上海理工大学光电信息与计算机工程学院
摘 要:"众包"已成为时下新兴的一种基于互联网进行信息检查和搜集的商业模式,其成功率取决于诸多因素的影响,其中最大的影响因素为任务发布者的出价。针对此问题,本文提出了一种基于"影响域"的新型众包定价策略,该策略以经济学中的供求关系模型为建模方法,利用任务与劳动者的地理位置分布规律动态定价,同时,对新数据与原始数据进行相似性分析,通过机器学习模拟任务的完成概率,从而评价定价策略的优劣。本文以"拍照赚钱"自助式服务模式作为研究样本;在利用影响域定价模型重新定价后,经济效用较原始方案增长80.65%,效果良好。
关键词:众包;影响域;供求关系;标准化欧氏距离;机器学习;