[发明专利]一种基于自助式劳务众包平台的任务定价方法

说明书

本发明公开了一种基于自助式劳务众包平台的任务定价方法，包括：剔除任务点位置数据中异常值数据；对任务点位置数据进行数据分类降维，计算每类任务中心位置，根据每类任务中心以及k‑近邻方法依次获取最近会员和其最近的任务点个数，依次根据每类任务中心对应的最近会员位置、任务配额及最近会员对应的任务点位置对区域任务建立最短路模型进行任务集中区域任务打包；根据会员位置与打包好的任务中心位置、任务配额、接受起始时间、会员信誉值和任务标价建立效用规划模型，并根据效用规划模型依次对每类区域任务进行任务定价。如此，基于最短路打包的效益规划模型，能有效对劳务众包平台的任务数据进行处理，能为平台任务定价提供可靠依据。

技术领域

本发明涉及任务定价技术领域，尤其涉及一种基于自助式劳务众包平台的任务定价方法。

背景技术

现今，互联网和计算机的飞速发展，移动互联网自助式服务模式已深入到各行各业中，成为很多行业主要经营模式。这种模式的运行主要通过网络服务平台提供服务，用户和商家只要注册成为的会员，就可以在平台上面发布和提取任务信息。这种基于移动互联网的自助式劳务众包平台，特别是作为第三方平台，为用户和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和任务完成时间，保证任务快捷高效完成。

自助式服务模式平台为任务运行的核心，其中平台中的任务定价其是核心要素。如果定价不合理，有的任务就会无人问津，而导致任务失败。平台多任务定价是一个复杂问题，在滴滴打车、快递、外卖、产品运输等诸多行业中出现，涉及到的因素很多，如任务位置和价格、会员位置、会员信誉和接任务配额等因素，各因素之间关联，导致定价难。通过实际调查发现，平台发布任务没有完成的地方大多数是任务聚集地方，不是没有人做，而是没有人愿意接，所以怎样完成任务系统定价，保证买卖双方和平台最大化效益是平台的最终目标。

发明内容

基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了一种基于自助式劳务众包平台的任务定价方法；

本发明提出的一种基于自助式劳务众包平台的任务定价方法，包括：

S1、剔除任务点位置数据中异常值数据；

S2、对任务点位置数据进行数据分类降维，计算每类任务中心位置，根据每类任务中心以及k-近邻方法依次获取最近会员和其最近的任务点个数，依次根据每类任务中心对应的最近会员位置、任务配额及最近会员对应的任务点位置对区域任务建立最短路模型进行任务集中区域任务打包；

S3、根据会员位置与打包好的任务中心位置、任务配额、接受起始时间、会员信誉值和任务标价建立效用规划模型，并根据效用规划模型依次对每类区域任务进行任务定价。

优选地，步骤S1，具体包括：

对任务点位置数据X′_i＝(x′_i,y′_i),(i＝1,2,...,n)进行k-mediods中心聚类分析，剔除任务点位置数据中异常值数据。

优选地，步骤S2，具体包括：

S21、通过K-Means聚类方法对任务点位置数据分类降维，得到d类局域任务分布集合和每类任务聚集D_v中心记为

S22、获取与最近任务点位置(x′₀,y′₀)，以(x′₀,y′₀)点为中心通过k-近邻方法获取距离r的区域内k₁个具有可接收任务配额的会员位置X_j＝(x_j,y_j),(j＝1,2,...,k₁)，k₂个任务点位置X′_i＝(x′_i,y′_i),(i＝1,2,...,k₂)，