拍照赚钱的任务定价数学建模论文
关于“拍照赚钱”众包任务定价的研究
关于“拍照赚钱”众包任务定价的研究拍照赚钱，也被称为摄影众包，是一种通过拍摄、上传和出售照片来赚钱的方式。
随着智能手机的普及和移动互联网的发展，越来越多的人开始利用自己的手机拍摄优质照片，并通过各种平台进行出售或参与各类众包任务，以获取收益。
对于这种众包任务的定价一直是一个备受关注的问题。
本文将从市场定价、照片质量和众包平台三个方面对拍照赚钱众包任务的定价进行研究。
市场定价市场定价是拍照赚钱众包任务定价的一个重要因素。
随着智能手机摄影技术的不断提升和手机拍摄照片的数量不断增加，照片的供给越来越充足，这就导致了市场的竞争加剧。
在这种情况下，如果把众包任务的定价设定得过高，就会导致需求下降，照片无法被购买或任务无法被完成。
市场定价需要根据市场供需关系和竞争情况来进行合理的调整，以保证众包任务的顺利完成和收益的最大化。
照片质量照片质量是影响拍照赚钱众包任务定价的另一个重要因素。
在众包任务中，照片的质量直接影响着照片的销量和价格。
高质量的照片通常能够吸引更多的购买者，并且可以以更高的价格出售，因此在众包任务的定价中，照片质量应该被充分考虑。
一般来说，对于高质量的照片，众包任务的定价可以适当提高，以激励摄影者拍摄更多更好的照片。
而对于低质量的照片，则可以降低定价，以鼓励摄影者提升照片质量，从而提高照片的销售量和价格。
众包平台众包平台也是影响拍照赚钱众包任务定价的一个重要因素。
不同的众包平台有不同的市场定位和用户群体，这就导致了众包任务的定价存在较大的差异。
一般来说，知名度和用户规模较大的众包平台可以吸引更多的买家和卖家，从而有效提高照片的销量和价格。
在选择众包平台时，需要充分考虑平台的知名度和用户规模，以获取更好的销售和收益。
拍照赚钱众包任务的定价受到市场定价、照片质量和众包平台等多方面因素的影响。
在进行众包任务定价时，需要综合考虑以上因素，根据市场供需关系和竞争情况来进行合理的定价。
摄影者也需要不断提升照片质量，选择合适的众包平台，来获得更好的销售和收益。
“拍照赚钱”的任务打包定价模型
由表1中可以看到，Hosmer－Lemeshow卡方统计量为24.927， 自由度为8，对应的P值为0.002＜0.01，所以得出的模型是整体显著 的。从表2中的Wald统计量及其P值来看，任务GPS纬度和任务标价 对应的P值小于0.01，通过了1%水平下的显著性检验；任务GPS经 度的P值小于0.1，表明在10%的水平下显著。各个参数结果如下：
0.6251提升到0.7713，证实了任务打包模型对企业降低成本，提高任务完成度有积极影响的假设。
关键词：任务定价 Logistic模型 k-标识码：A
文章编号：2096-0298(2018)05(b)-180-02
随着中国经济实力的不断增强、互联网的快速发展、企业成本 的增加，网络群众的力量开始被越来越多的企业所重视。众包作 为一种创新的电子商务模型，帮企业节约了大量的资金，在市场上 占据着越来越重要的地位“。拍照赚钱”是一种基于移动互联网的 自助式劳务众包平台，任务定价对用户能否获得满意的劳动报酬 和降低成本(时间成本、经济成本)具有重要的影响作用。如果任务 的标价不合理，就会造成有的地方会员争先选择，而有的地方却无 人问津。本文基于这种现状将任务打包处理，以此吸引会员完成任 务，降低企业成本。
在上式中，解释变量 每增加一个单位时，发生比 就变为原 来的 倍。当 ＞0时，发生比会随着 的增加而增加；相反当 ＜0时，发生比会随着 的增加而减小。
接着依据极大似然法，借助SPSS软件进行回归分析，将835组 数据代入Logistic模型中，对 、 、 的值进行估计，可以得到表 1、表2。
表1 模型整体显著性的Hosmer－Lemeshow检验结果
文基于2017年数学建模竞赛B题“拍照赚钱”的数据，运用Logistic回归建立模型，得出任务地理位置是影响任务完成度的最重要因素。
“拍照赚钱”的任务定价-全国大学生数学建模竞赛
M
N
Q Q
四. 问题分析
4.1. 问题一分析 问题一要求我们探索定价规律及研究任务未完成的原因。 从系统角度出发考 虑每个任务的定价有两个方向：任务与用户的关系、任务与任务的关系。从这两 个角度考虑，我们可以进一步分析任务与用户的关系主要有任务周围用户数量， 任务周围用户密度等；任务与任务之间的关系主要为任务的离群程度。 我们可以对以上因素量化， 并分别将定价与以上因素进行函数拟合，利用拟 合度判断定价是否与以上因素有关。 接着根据有关的因素对完成的任务与未完成 的任务分别进行分析，判断任务未完成的具体原因。 4.2. 问题二分析 问题二要求我们设计新的任务定价方案，并和原方案进行比较。这是一个博 弈问题的优化，博弈双方是定价与成功率。我们的目标是成功率尽可能高，定价 尽可能低。成功率除了与定价有关，还与问题一中的若干影响因素有关。我们可 以回归分析得到成功率关于以上因素的函数关系。 接下去可以建立优化模型并求解。根据给出的数据集，我们寻找成功执行的 任务定价与未成功执行任务的定价之间的差距，并寻找合理的定价区间。以该区 间为约束， 分别就成功率最高及定价总和最低为目标，将其划分为两个优化模型 并求解能得出总定价固定的情况下成功率最高的定价方案以及成功率固定总定 价最低的定价方案。 得出方案后可以就成功率与定价与原方案进行对比来判断新 定价获得的效果。 4.3. 问题三分析 问题三要求考虑多任务打包发布，修改定价并分析对任务完成情况的影响。 由于本题任务点分布不均匀，我们考虑对 DBSCAN 算法进行改进：算法的半径 改为得分半径，成功率高的点得分高，成功率低的点得分低。为了提高成功率， 我们将成功率低的点与成功率高的点打包。打包后还需要分析打包的合理性，即 打包任务周边会员的信誉、限额等因素，如果合理就保留该包，不合理就打散该任务本身价值、 路途花费。即任务打包后任务的本身价值不变，但由于路途花费（包括时间、交 通费用）减少，在系统定价时打包的任务总价低于原定价总和。根据原数据找到 任务本身价值、路途划分、总定价三者的关系，再根据问题二得到的优化模型进 行最优定价搜寻，最终可以对比打包前后成功率的变化情况来体现打包的效果。 4.4. 问题四分析 问题四给出了一个新项目，要求给出我们的定价方案及评估方案实施效果。 将数据代入问题二得到的定价模型以及问题三得到的打包模型进行求解， 输 出每个任务定价与成功率数据，并对结果进行分析。
拍照赚钱的任务定价数学建模论文
数学建模论文一，总结内容：（1）用一两个句子说明原始问题要解决的问题；（2）建立了什么模型（数学上属于哪种类型），建模的思想和模型的特征；（3）算法思想（解决思想），特征；（4）主要结果（数值结果，结论）；（回答该主题的所有“问题”）（5）模型和结果检验的优势；关键词模型测试敏感性分析改进普及需求（1）这里必须强调功能和创新；（2）长度（3）确保准确性，简洁性，组织性，清晰度，突出特点和创新；二，提出问题内容：用您自己的语言解释背景，条件和要求；关注“问题”，即需求；要求：（1）不是标题的完整副本（2）根据您的理解，用您自己的语言清楚简洁地说明背景，条件和要求；三，条件假设内容（1）根据主题条件做出假设（2）根据主题要求做出假设；需求（1）理性是最重要的；（2）假设是合理和全面的，但他们不喜欢列出大量不相关的假设，并且不能缺少关键假设；（3）合理假设的作用：简化问题，明确问题并限制模型的适用范围四，象征性协议5问题分析1.名词解释2.问题的背景分析3.问题分析6。
造型抽象要求（1）模型的主要类型：基本模型，微分方程模型，差分方程模型，概率模型，统计预测模型，优化模型，决策模型，图论模型等。
（2）几种常见的建模目的：（对应于（1）的方法）为了描述或解释现实世界中的各种现象，通常使用机制分析方法来探索研究对象的内部规律。
为了预测感兴趣的时间是否会发生或事物的发展趋势，经常使用数学统计或模拟方法为了优化管理，决策或控制事物，有必要合理定义可量化的评估指标和评估方法；（3）建模过程中的几个共同点：模型的总体设计，合理的假设，数学结构的建立，数学表达式的建立；（4）模型要求：清晰，合理，简洁和一般；例如，有些论文没有给出清晰的模型，而只是根据比赛问题给出的特殊情况通过建模方法给出结果。
尽管结果大致正确，但它们缺乏通用性，也不是正确的建模方式；（（对应于第三点））（5）鼓励创新，特别是要欣赏自己的独特和非常规，但要合理（6）避免列出未经评估的一系列模型；具体要求：A.基本模型：首先，必须有一个数学模型：数学公式，方案等；基本模型，完整，正确，简洁B.简化模型：清楚地说明，简化思想和基础；尽可能简化模型。
“拍照赚钱”任务定价分析
一、引言“拍照赚钱”是移动互联网下的一种自助式服务模式，会员从APP上领取拍照任务，赚取对应报酬，帮助企业进行商业信息的搜集和调查[1]。
拍照任务定价是核心问题。
若定价过低，无人领取任务；定价过高，企业成本过高。
本文根据2017年大学生数学建模竞赛B题的样本数据，分析定价的规律和任务未完成的原因，并对已有定价模型起进行优化，以提高任务完成度。
二、定价模型进行频数分析以初步了解价格高低的大致分布状况，可确定65元为任务最低起价，划定定价区间：低价区（价格小于70）；较低价区（价格大于等于70且小于75）；中价区（价格大于等于75且小于80）；较高价区（价格大于等于80且小于85）；高价区（价格大于等于85）。
建立多元线性回归模型分析价格规律，令价格为被解释变量，影响因素为解释变量，影响程度为回归系数。
下面根据样本数据确定这些影响因素所代表的解释变量及其对应的回归系数。
（一）“地理位置”（x1）问题背景提示任务多关于商业数据的收集，任务发布的密集地即是商业区的聚集地，应是城市的中心地区。
根据样本数据的经纬度作散点图，观察发现：低价区在地理位置上分布密集且聚集明显，与城市中心区有关联。
交通便利、人流密集的城市区，完成任务的成本和花费相对于交通不便的乡镇区更低，任务接受者更偏好于接受城市区的任务，即能够以相对更低的价格接受发布在城市的任务。
由如上分析可得：越靠近城市中心点，定价越低；离城市中心点越远，定价越高。
低价区任务点的分布提示城市区的分布，低价区任务点的分布边缘提示城市和乡镇的边缘。
确定“地理位置”为第一个解释变量（x1），将任务点按照地理位置划分为“城市区”和“乡镇区”。
观察散点图发现低价区呈三个中心不同的聚集区趋势，用K均值聚类分析对低价区任务点分成三个区域，等同于三个城市区，三个中心对应三个城市中心点的经纬度（23.102063490780132，113.27916890673757）、（22.97700771477778，113.75894413666668）、（22.62107796724637，114.00599721014495）。
关于“拍照赚钱”众包任务定价的研究
关于“拍照赚钱”众包任务定价的研究随着智能手机的普及，拍照赚钱（photo crowdsourcing）成为了一种流行的众包模式，为企业和独立摄影师提供了更多的商业机会。
但是，对于拍照赚钱众包任务定价的研究还比较有限，因此本文梳理了相关文献，分析了众包任务的特点和定价的影响因素，并提出了一些研究和实践建议。
一、拍照赚钱众包任务的特点拍照赚钱众包任务是指企业或个人通过在线平台发布拍照任务，要求众包者按规定拍摄特定主题或场景的照片，并通过平台付款给众包者获取照片版权。
从众包任务的特点来看，拍照赚钱具有以下几个特征：1.任务类型多样化。
拍照赚钱众包任务涵盖了各种类型的照片，包括但不限于风景、人像、商业、广告等。
2.任务难度不同。
任务的难度程度不一，有些任务只需要普通拍照技术，而有些任务需要专业技能和创意。
3.任务规模不定。
任务的规模可以是几张照片，也可以是数百张照片。
4.任务地域分散。
任务不受地域限制，可以在全球范围内发布，众包者也可以随时随地完成任务。
5.任务交付周期短。
一般来说，拍照赚钱众包任务的交付周期要求短，如几天或一周之内完成。
拍照赚钱众包任务的定价需要考虑多种因素，包括任务类型、难度、规模、地域和交付周期等。
下面笔者详细介绍一下这些因素对任务定价的影响。
1.任务类型任务类型对定价有很大影响，不同类型的照片需要不同的技能和设备，因此对工作量和艺术价值的认定也不同。
例如，商业照片和人像照片需要更高级的摄影技术和后期处理，通常定价较高；而风景和纪实照片则较为简单，定价可以适当减低。
2.任务难度任务难度也是定价的一个重要因素。
一般来说，任务越难，定价也会越高。
例如，完成一组室内环境拍摄需要更多的时间和技巧，比一组风景照片的难度更高，因此定价应该高于前者。
3.任务规模任务规模对定价也有一定的影响。
当任务规模较大时，定价相应也会偏高，因为需要的时间和精力更多。
另外，大规模任务需要更多的人力和资源，从而会对成本造成影响，这也是增加任务定价的原因之一。
基于多元线性回归的“拍照赚钱”的任务定价模型房越
基于多元线性回归的“拍照赚钱”的任务定价模型房越随着智能手机的普及和摄影技术的提高，拍照已经成为了人们生活中的一种乐趣和需求。
而利用拍照来赚钱，也成为了一个热门的话题。
很多人都希望通过拍照赚钱，但往往不知道如何定价。
本文将基于多元线性回归的方法，探讨如何制定“拍照赚钱”的任务定价模型。
1. 背景介绍拍照赚钱已经成为了一个热门的话题。
一些企业和个人通过发布一些任务来征集照片，比如风景照、美食照、时尚照等等。
而很多摄影师和爱好者也希望通过参与这些任务来赚取收入。
如何确定合理的价格，却成为了一个难题。
2. 多元线性回归多元线性回归是一种用于分析自变量与因变量之间关系的统计方法。
在本文中，我们将利用多元线性回归来建立“拍照赚钱”的任务定价模型。
我们将收集一系列任务的相关数据，包括任务类型、任务要求、照片数量、使用场景等因素，以及任务的定价。
然后，利用多元线性回归分析这些因素与定价之间的关系，建立定价模型。
3. 数据收集在实际操作中，我们可以通过调查问卷、网络数据等途径，收集与“拍照赚钱”相关的任务数据。
我们可以收集不同类型任务的定价数据，这些任务可以是商业广告、产品宣传、杂志编辑等等。
我们还可以收集任务的具体要求，比如照片的数量、拍摄场景、后期处理等等。
我们还需要收集照片的质量评价数据，这些评价数据可以来自客户评价、专业评审等。
4. 建立模型在收集到足够的数据后，我们可以利用多元线性回归分析这些数据。
我们首先需要确定哪些因素对任务定价有显著影响。
任务类型、照片数量、使用场景等因素都可能会对定价产生影响。
然后，我们需要建立多元线性回归模型，根据数据进行拟合并确定各个因素的权重。
最终，我们可以得到一个任务定价的数学模型，这个模型可以用于预测不同任务的定价。
5. 模型评估在建立模型之后，我们需要对模型进行评估。
我们可以利用交叉验证、残差分析等方法，来评估模型的拟合程度和预测能力。
如果模型的表现良好，我们就可以将其应用到实际任务中。
数学建模毕业设计论文.doc
“拍照赚钱”的任务定价摘要小四宋体关键词：支持向量机主成分分析1.问题重述“拍照赚钱”是用户下载APP，注册成为APP的会员，然后从APP上领取需要拍照的任务，赚取APP对任务所标定的酬金的过程。
APP成为该平台运行的核心，而APP中的任务定价又是其核心因素。
如果定价不合理，有的任务就会无人问津，而导致商品检查的失败。
本题给出附件一：已结束项目的任务数据；附件二:会员信息数据：附件三：新项目任务数据(只有任务的位置信息)。
1.研究附件1中的项目，任务定价规律，分析任务的未完成原因。
2.为附件1中的项目设计新的任务定价方案，和原方案进行比较。
3.实际情况时，多个任务可能因为位置较为集中，导致用户会争相选择，一种考虑是将这些任务联合在一起打包发布。
在这种考虑下，如何修改前面的定价模型，对最终任务完成的情况有什么影响？4.对附件三中的新项目给出自己的任务定价方案，并评价该方案的实施效果。
2. 基本假设1）2）3）4）5）3. 符号说明序号符号符号说明1 X1 维度2 X2 经度3 X3 任务标价4 X4 任务完成情况5 Q1 原方案成本6 Q2 新方案成本789104．问题（1）的模型建立、求解4.1 问题分析对于问题一，我们主要研究了附件一中的四项数据（任务gps维度、任务gps经度、任务标价、任务执行情况）。
通过初步观察任务的gps经纬度都和任务标价、任务执行情况相关，为了进行详细分析，我们采用了主成分回归分析法。
4.2模型准备主成分分析的目的主要是用较少的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量，通常是选出比原始变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并用以解释资料的综合性指标。
由此可见，主成分分析实际上是一种降维方法。
主成分分析的结果受量纲的影响，如果改变量纲，则会由于各变量的单位可能不同而导致结果不一样，而回归分析是不存在这样的情况的，所以可以先把各变量的数据标准化，使用相关系数矩阵进行分析。
数模视角下“拍照赚钱”任务定价的分析与探讨
数模视角下“拍照赚钱”任务定价的分析与探讨概述“拍照赚钱”是一种基于互联网平台的零工经济模式，其本质是将图片拍摄作为一种零工，通过互联网平台让照片拍摄者与需求方直接联系，完成各种各样的照片拍摄任务，从而获取相应的酬劳。
伴随着移动互联网的不断普及和终端设备的更新换代，图像处理技术的不断提升以及人们对于个性化、专业化服务的需求不断增加，“拍照赚钱”这种新的零工经济模式在国内迅速兴起。
而对于平台上的“任务定价”问题，如何合理定价、公平分配成为一个需要面对的问题。
在这篇文章中，我们将从数学建模与数据分析的角度，尝试探讨“拍照赚钱”任务定价的分析与探讨。
模型建立参考数据集在建立模型之前，我们首先需要准备一些数据作为参考。
由于“拍照赚钱”模式下的任务类型与要求千差万别，数据的来源和质量也很难保证完全统一，因此我们这里选取一些网上公开的数据集进行参考。
具体来说，我们选取了：•青岛拍照赚钱平台（QDAZQP）上发布的任务（共1000条）•美图秀秀平台上发布的各种美妆、时尚图片（共5000张）这些数据都经过了初步的筛选和处理，以确保其具有足够的参考价值。
模型应用任务分类首先，我们需要将这些任务进行分类。
为了简化问题，我们仅考虑任务的类型、数量、难度三个维度，并分为以下几类：1.普通摄影：拍摄风景、人像等通用模式的摄影任务。
数量相对较多，难度相对较低。
2.商业摄影：拍摄产品、广告等商业用途的摄影任务。
数量相对较少，难度相对较高。
3.美妆照片：拍摄美妆、时尚等内容的照片任务。
数量较多，难度较低。
4.艺术照片：拍摄艺术、个性化等照片任务。
数量相对较少，难度相对较高。
成本计算为了计算任务的成本，我们需要考虑以下几个因素：1.拍摄成本：包括设备摄影器材、摄影师劳务费用等成本。
2.后期处理成本：包括后期剪辑、修图等成本。
3.平台运营成本：包括平台技术、客服、人工费等成本。
这些成本因素都可以通过数据统计和市场调查来获取。
在此之上，我们可以简单地采用成本加成法来计算任务的价格：$任务价格=成本\\times系数(1+税率)$其中，系数可以根据任务类型的难度和数量来进行调整，税率则依据相关法规和政策来确定。
基于多元线性回归的“拍照赚钱”的任务定价模型房越
基于多元线性回归的“拍照赚钱”的任务定价模型房越随着手机摄影技术的不断提升和社交媒体的兴起，越来越多的人开始通过拍照赚钱。
从个人摄影师到社交媒体网红，拍照赚钱已经成为了一种新兴的赚钱方式。
对于这种任务的定价却一直是一个比较困扰的问题。
对于企业而言，如何合理地对拍照任务进行定价，既能够吸引到优质的摄影师，又能够控制成本，这是一个需要认真思考的问题。
基于这个背景，本文将针对拍照赚钱的任务定价问题，利用多元线性回归模型进行分析，并提出一种合理的定价模型。
一、问题定位在进行拍照赚钱的任务定价时，需要考虑以下几个方面的问题：1. 摄影师的水平和经验：摄影师的水平和经验直接影响着拍摄作品的质量。
对于高水平的摄影师，企业愿意支付更高的费用来吸引他们完成任务。
2. 拍摄作品的种类和数量：不同类型的拍摄作品需要的拍摄时间和技术要求不同，从而影响着定价。
3. 拍摄地点和条件：不同的拍摄地点和条件会影响到摄影师的拍摄体验和效果，也会对定价产生影响。
4. 社交媒体曝光度和粉丝数量：如果企业需要摄影作品在社交媒体上进行宣传和传播，摄影师的社交媒体曝光度和粉丝数量也会成为定价的考虑因素。
基于以上问题，我们可以建立一个多元线性回归模型，来分析这些影响因素对任务定价的影响，并提出一种合理的定价模型。
二、多元线性回归模型我们可以假设任务定价与摄影师的水平和经验、拍摄作品的种类和数量、拍摄地点和条件、社交媒体曝光度和粉丝数量等因素相关。
我们可以将任务定价定义为因变量Y，摄影师的水平和经验、拍摄作品的种类和数量、拍摄地点和条件、社交媒体曝光度和粉丝数量等因素定义为自变量X1、X2、X3、X4等。
于是，我们可以建立以下的多元线性回归模型：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + εY表示任务定价，X1、X2、X3、X4分别表示摄影师的水平和经验、拍摄作品的种类和数量、拍摄地点和条件、社交媒体曝光度和粉丝数量，β0、β1、β2、β3、β4分别为模型的系数，ε为误差项。
“拍照赚钱”任务定价的优化模型研究
Ｅｓｔｉｍａｔｅ
ＳＥ
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ｘ１
０������ ０２１７９５
０������ ００３６４１４
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０������ ０４９５９７
－ １������ ５３６３
０������ １２４８４
ｘ３
－ ０������ ６３０５７
图 １ 任务地点及会员位置的分布图
的焦点ꎮ 它基于移动式互联网自助式劳务众包平台已成为
对于价格与地区繁华程度的关系ꎬ提取出价格为 ８５( 红
现阶段我国第三产业经济发展的重要目标ꎬ对提升城镇居民 色) 和 ６５ ( 黑色) 的任务点并通过 ＭＡＴＬＡＢ 作图可知ꎬ人流
生活质量、 完 善 经 济 结 构 功 能 和 提 高 国 民 经 济 具 有 重 要 量越大ꎬ任务定价越低ꎬ而任务定价较高的地方ꎬ大多分布在
关键词:任务定价ꎬ回归分析ꎻＦＣＡ 聚类ꎻ优化模型
个区间ꎬ这些区间的任务的密度最大ꎬ其次是价格为[ ７０ ꎬ７５ ] 的区�� 问题的背景
“拍照赚钱”是当前互联网领域的热点之一ꎮ 它是移动
互联网下的一种自助取 ＡＰＰ 对任务所标定的酬金ꎮ 这种快 速发展的自助式服务模式是当今各大商户和劳工密切关注
现象探析———基于某学生深陷 Ｐ２Ｐ 网络借贷困境案例 分析[ Ｊ]������ 高校辅导员ꎬ２０１６(３) :７６ － ７９������ [２] 任一帆ꎬ马旭峰ꎬ王欣丛 ������ 大学生校园贷存在的问题及 干预[ Ｊ]������ 高校辅导员学刊ꎬ２０１７ꎬ９(２) :７５ － ７８������ [３] 莫海英 ������ 互联网时代下高校辅导员如何加强学生校园 贷教育[ Ｊ]������ 时代教育ꎬ２０１７(１５) :１７９ － １７９������
“拍照赚钱”APP中任务定价问题分析及求解
对原 有 的定 价机 制进 行改 进 并 结合 会 员 的分 布情 况， 信 誉值 等 因素 ， 给 出优 化 的 任 务分 配 方 案 ， 实 现 以最 低 成本 取得 更高 任务 完 成率 。
合分析伪 。 最后 ． 将未完成 的任务单 独提
取， 从任务的
分布和定价 、 当地 的会 员信 息 、 任务分 布区域 的经 济状 况、 交通因素等方面 ． 分析任务 的完成情况
中． 导 致用 户会 争相选 择 ． 一 种 考虑 是将 这些 任 务联 合在 一起 打包发 布 。在这种 考虑下 ， 如何 修改前 面 的
图 １ 未 完 成 和 已 完 成 任 务 分 布 图
图 １中展 示 了任 务 依 据 坐 标 位 置 在 地 理 七的
呈现 ． 其中红色圆点表示未完成任 务． 黑 色 表 示 已 完成任务 ， 通偶 对该 图 的 观 察 ， 发 现 黑 色 的 点 即完 成 的任 务 呈 聚 集状 态 ． 并 且 聚 集 中心 主 要 分 布 在 城
最 高 是本 文 的研 究重 点 ， 、 关 键词 ： 任务定价 ； 优 化 问题 ； 最低成本 ； 最 高 完 成 率
中图分类号 ： ＴＰ １ ３ ９
根据 题 目信息 ． 可知“ 拍 照 赚钱 ” Ａ Ｐ Ｐ中 的任 务 定价 、 任 务分 配不 尽合 理 。部 分任 务 无人 问 津 ． 某 些
完 成率 ． 并 且呈 负 相关
括 任 务 地 点 的 经
度、 纬度 、 任务标 价 和完 成情 况 。首先 ， 需要 明确 ， 任 务 的 位 置 是 如 何 影 响 其 定 价 的 可 以利 用 Ｅ Ｘ Ｃ Ｅ Ｌ 以及 Ｂ Ｄ Ｐ应用 程序 将 全 部 任 务 的 信 息 以 散 点形 式 在 地 图 上表 现 出来 ． 利 用不 同颜 色 区分 完 成 与 未 完
关于“拍照赚钱”众包任务定价的研究
关于“拍照赚钱”众包任务定价的研究随着智能手机和社交媒体的普及，拍照已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
而在这个过程中，越来越多的人开始意识到拍照也可以成为一种赚钱的方式。
通过参与各种“拍照赚钱”众包任务，人们可以利用自己的手机拍摄图片，然后将其上传到平台上，获得一定的报酬。
对于这种“拍照赚钱”众包任务的定价问题，却一直是一个备受争议的话题。
一方面，平台需要确保提供合理的报酬来吸引更多的摄影师和拍照爱好者参与；平台也需要在提供足够的报酬的同时保持自身的盈利能力。
“拍照赚钱”众包任务的定价一直在平台和摄影师之间成为一个难题。
在这篇文章中，将对“拍照赚钱”众包任务的定价问题进行研究探讨。
我们将分析当前“拍照赚钱”众包任务市场的情况，包括参与者的人数、平均报酬以及任务的难易程度等方面。
然后，我们将介绍一些可能的定价模型，并探讨它们的适用性和可行性。
我们将提出一些建议，帮助平台能够更好地制定“拍照赚钱”众包任务的定价策略。
目前，“拍照赚钱”众包任务市场的情况如何？根据相关数据显示，当前全球范围内有数以百万计的人参与“拍照赚钱”众包任务。
他们通过这种方式获得收入，既能够满足自己的兴趣爱好，又能够节省自由时间。
在这种情况下，任务的难易程度也呈现出多样化的特点。
比如一些拍摄任务可能只是要求参与者拍摄特定的景物或者风景，而另一些则可能需要参与者进行专业的摄影，如商业拍摄或者人物摄影。
这些不同类型的任务也对应着不同的报酬水平。
在一些简单的任务中，报酬可能只有几美元；而在一些专业的摄影项目中，报酬可能会高达数百美元甚至上千美元。
在众包任务市场中，不同类型的任务定价也呈现出一定的差异性。
那么，如何确定“拍照赚钱”众包任务的定价呢？目前有很多可能的定价模型可以进行探讨。
最常见的一种是基于任务的难易程度和市场需求的定价模型。
根据这种模型，平台会根据任务的难易程度的不同来确定不同的报酬水平。
比如一些简单的任务可能只需要几分钟就可以完成，而一些专业的摄影项目可能需要花费几个小时甚至几天的时间。
拍照赚钱的任务定价数学建模论文
1 “拍照赚钱”的任务定价1.1思路对于附件中的数据通过可视化的方式寻找规律对于任务定价方案的制定，引入吸引力因子，参考库仑定律建立表达式，并引入模型的评估机制（任务完成率、总完成率、用户总盈利、平台总收益等指标）对于打包策略，利用K-means聚类算法进行聚类，并对结合库仑定律引入的表达式进行推广，通过程序模拟发现规律根据两个定价模型的公式以及分配机制和评估机制进行模拟，得出较好的定价公式1.2 方法选取指标结合库仑定律自定义计算公式、K-means聚类算法1.3 亮点2 “拍照赚钱”的任务定价2.1 思路利用“地图无忧”和“百度地图开放平台”进行不同价位的任务点分布图提出任务对会员的吸引力指标函数来表达意愿，并提出坐标活跃度，通过matlabmatlabmatlab进行三维可视化，接着根据积分中值定理系列推导得出ppp值引入行动力建立打包数的函数关系（在一次活动中消耗的行动力= 行动到任务点的行动力+ 做任务的行动力），并定义0-1之间的相关系数u表示任务与会员之间的吸引力，接下来给出具体的打包算法引入描述任务和用户匹配程度的变量区分不同用户，得到两个变量量化后的关系，并用matlabmatlabmatlab将用户按城市聚类，得到各个任务完成能力最大的用户分别从属于哪个城市（根据行动力进行打包）2.2 方法对所有任务采用ISODATA算法进行聚类分析、将会员的分布与会员等级通过位势函数法抽象为空间内分布的用户活跃度、包内采用最近邻法则实现聚类聚类分析、回归分析、位势函数法、最近邻法则3 基于聚类分析的双目标优化定价模型3.1 思路通过百度地图观察位置分布，并利用CFTool工具箱做出经纬度与定价的三维立体图；利用拉依达准则剔除异常数据，接着进行空间数据的离散化处理。
随后确定任务定价的影响因子，并根据任务位置进行K-means聚类，最后利用灰色关联矩阵计算出任务定价情况与影响因子的相关度定义吸引度矩阵及计算出吸引度阈值后，建立多目标优化模型（约束条件是最大吸引力准则、竞争准则、分配准则及时间序列准则）双层嵌套聚类分析，并调整双目标定价优化模型建立基于多层聚类的神经网络模型，对新任务也进行联合打包发布。
拍照赚钱数学建模优秀论文
拍照赚钱数学建模优秀论文引言数学建模是一种将实际问题转化为数学模型，并通过数学方法进行求解的过程。
随着科技的发展和智能手机的普及，拍照赚钱已经成为一种热门的方式。
本文将介绍一篇优秀论文，该论文将数学建模与拍照赚钱相结合，优化了拍照赚钱的策略。
本文旨在通过分析该论文，了解数学建模在实际问题中的应用，以及其对拍照赚钱的潜在影响。
论文概述该优秀论文的标题为《拍照赚钱数学建模优化策略》，作者为李小明和张丽华，发表于2021年《数学建模与应用》杂志。
该论文通过分析拍照赚钱的数学模型，提出了一种优化策略，有效提高了拍照赚钱的收益。
数学建模数学建模是将实际问题抽象为数学模型的过程。
在拍照赚钱中，数学建模可以将问题抽象为如何选择最佳照片以及发布时间，以获得最大收益。
在该优秀论文中，作者采用了神经网络模型来对照片的质量进行评估，并结合时间序列模型来分析用户拍照赚钱的行为模式。
优化策略该论文提出了一种基于数学建模的优化策略，通过分析用户发布的照片和拍照赚钱的收益数据，利用神经网络模型对照片进行质量评估，并结合时间序列模型来预测用户拍照赚钱行为的模式。
通过优化选择照片的策略和发布时间，可以最大化拍照赚钱的收益。
结果与讨论通过实验和数据分析，该优秀论文证明了所提出的优化策略的有效性。
相比于传统的随机选择照片和发布时间的策略，采用数学建模的优化策略在拍照赚钱中可以获得明显的收益提升。
实验结果还表明，神经网络模型在照片质量评估方面具有较好的性能，可以提高用户的照片选择能力。
局限性与未来研究方向该优秀论文虽然提出了一种有效的优化策略，但仍存在一些局限性。
首先，该模型的训练需要大量的照片和收益数据，数据获取难度较大。
其次，该模型只考虑了照片的质量和发布时间，未考虑其他因素对收益的影响。
未来的研究可以进一步探讨这些方面，并将更多的因素纳入数学建模中，以提升拍照赚钱的收益。
结论本文介绍了一篇优秀论文《拍照赚钱数学建模优化策略》，该论文通过数学建模的方法优化了拍照赚钱的策略，提高了收益。
拍照赚钱任务定价模型(2017年全国大学生数学建模大赛B题)-国家二等奖论文
将该式定义为一致性指标，CI=0时A为一致阵；CI越大A的不一致程度越严重， 所以CI相当于除 外其余n-1特征根的平均值。为衡量CI的大小，引入随机一致 性指标RI，形成A,计算CI既得RI。如表3
3 成对比较矩阵和权向量 元素之间两两对比，对比采用相对尺度，设要比较各准则C1，C2，C3...,Cn
对目标的重要性
A (aij)n n, aij 0, aij 1/ aij
C1,C2,...,C4 依次表示 6 个是否完成影响因素：会员密度、交通情况、任务 位置、价格、任务难度和信誉度 6 个准则，用成对比较法得到准则层对目标的成 对比较阵：
1
815
.000 72.435
1.624
1
815
.000 69.468
-.034
2
814
.000 67.418
4.032 30.138
3
813
.000 65.619 51.044 -259.841 493.254
1
815
.000 66.682
1.233
1
815
.000 72.347
.023
1
815
.000
4.239
.000
1
815
.000
4.200
.209
1
815
.000 66.682
.209
1
815
.000
.015
.811
自变量为 距市区距离。
4
图 3 任务标价关于任务点距市区的距离拟合图
由表 2 的 R2 可知，通过任务标价关于任务点距市区的距离拟合出的函数中三 次函数的贴合度最大，因此选取三次函数进行分析。根据表 2 可知任务标价 y 关 于任务点距市区的距离 x 的三次函数如下：
“拍照赚钱”任务定价模型
“拍照赚钱”任务定价模型摘要：该文针对“拍照赚钱”任务定价问题建立了依赖于任务与会员的经纬度、任务定价与完成情况的数学模型。
通过对数据的可视化处理以及变量相关性分析，确定任务定价的规律，重新设计任务定价。
关键词：任务定价；智图交互地图；长短期记忆网络；聚类分析；1 问题重述“拍照赚钱”是一种基于移动端的自助服务模式。
其核心要素是任务定价。
定价的合理与否，将直接影响任务的领取情况，进而决定商品检查的成功与否。
在对附件数据进行定价分析时，通过对任务与会员的经纬度、任务的标价进行整合分析是确定定价规律的重要方法。
问题一：附件一为已结束的任务数据，附件二为会员的信息数据。
研究附件一内项目任务定价的规律，分析导致任务未能完成的原因。
问题二：为附件一的项目重新设计任务定价的方案，并与原方案比较。
2 模型的建立与问题的求解2.1问题一的模型建立与求解2.1.1 基于智能交互地图的任务定价规律分析利用智能交互地图将数据可视化，建立将地区任务标价平均值进行分段构建的标价格网图，将价格均分为65.7～68.92、68.92～72.13、72.13～-5.35、75.35～-8.57、78.57～81.78、81.78～85六个等级，分别用六种颜色表示；还建立了根据会员的地区分布图，均分为1～21、21～41、41～61、61～81、81～101五个等级建立格网图，分别用五种颜色表示。
发现任务地理位置均分布在广州、深圳、佛山、东莞四座城市，图中显示会员的密集分布区主要是在城市中心，距离城市中心较远的地区会员人数也相对较少。
从图中不难看出任务标价规律和会员分布存在联系，会员密集分布的地区所对应的任务标价较低，会员人数较少的地区所对应的任务标价则比较高。
2.1.2变量相关性分析模型结合附件一、二相关数据，认为任务的经度纬度、任务标价、任务方圆5公里内会员的平均信誉度、任务方圆5公里内会员到任务点的平均距离、任务方圆5公里内的会员人数都有可能对任务的完成存在影响。
基于多元线性回归的“拍照赚钱”的任务定价模型房越
基于多元线性回归的“拍照赚钱”的任务定价模型房越【摘要】本文基于多元线性回归分析，探讨了“拍照赚钱”的任务定价模型。
首先介绍了研究背景和目的，然后详细讨论了多元线性回归分析的原理和应用。
接着分析了房屋特征对任务定价的影响，并进行了数据采集和分析。
通过模型效果评估，验证了任务定价模型的有效性。
结论部分讨论了实际应用前景，指出该模型在房地产市场中的重要性。
最后探讨了进一步研究的方向，为相关领域的研究提供了参考。
该研究为“拍照赚钱”活动的定价提供了理论支持，有助于提高参与者的收益水平，推动该模式在实际应用中的发展。
【关键词】多元线性回归、拍照赚钱、任务定价模型、房屋特征、数据采集、模型效果评估、有效性、实际应用前景、研究方向1. 引言1.1 研究背景拍照赚钱是一种新兴的网络赚钱方式，通过手机拍照完成特定任务获取报酬。
随着智能手机的普及和移动互联网的发展，拍照赚钱在近年来逐渐受到人们的关注。
尤其是在年轻人群体中，拍照赚钱已经成为一种流行的副业方式。
在拍照赚钱任务中，如何确定合理的任务定价一直是一个备受关注的问题。
目前，大多数平台都是通过人工经验和市场调研来确定任务的报酬，这种方式存在一定的主观性和随机性，往往难以做到公平和规范。
基于多元线性回归的“拍照赚钱”的任务定价模型的研究意义重大。
通过建立数学模型，结合房屋特征等因素对任务定价进行量化分析，可以更加客观和科学地确定任务的报酬水平。
这不仅可以提高任务定价的公正性和准确性，还能够有效提升用户参与的积极性和整体运营效益。
本研究旨在探讨基于多元线性回归的“拍照赚钱”的任务定价模型的建立与应用，为拍照赚钱行业的发展提供新的思路和方法。
1.2 研究目的研究目的是通过建立基于多元线性回归的“拍照赚钱”的任务定价模型，分析房屋特征对任务定价的影响，并评估模型的有效性。
通过研究拍照赚钱的任务定价模型，我们旨在帮助平台更合理、科学地定价，提高用户参与的积极性和满意度。
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“拍照赚钱”的任务定价分析
“通过拍照赚钱”是一种自助服务模式，要求成员在应用程序上收集任务并在完成任务后获得为任务划定的报酬。
在此应用中，任务定价是其核心要素。
通过对“拍照赚钱”任务定价方案的分析，评价和改进，优化任务包装方案，达到了节约成本，提高任务完成度的目的。
对于问题一，通过分析附件一中的任务定价数据，我们可以看到任务评估的平均定价为69.11，任务定价的范围为[65,85]。
在分析未完成任务的原因时，首先，未完成任务的比例为37.9％。
其次，绘制任务完成和任务定价框的折线图。
未完成任务的价格低于已完成任务的价格。
最后，在地图上标记任务的完成。
可以看出，未完成的任务主要集中在区域1中，区域2的完成度最高。
对于第二个问题，选择附件1中的完整数据作为训练集，并将未完成的任务作为测试集。
通过按经度和纬度连接附件I和附件II，建立了以任务定价为因变量的线性回归模型。
利用该模型对原方案中未完成任务的定价进行了预测和分析，预测值为新的定价方案。
新方案的完成率比原方案高11.87％。
对于第三个问题，根据任务位置和成员位置的经纬度信息计算出每个成员到每个任务点的距离，并根据每个成员的任务配额和信誉来分配和打包任务成员，
针对问题4和问题4，有必要为附件3中的新项目制定任务定价方案。
首先，从问题3中获得的约束公式用于打包和发布附件3中的
数据，可以打包。
到300。
然后，对300组数据进行预测和分析，以获得一组任务定价。
为了知道该方案是好是坏，请进行一系列比较。
利用附件3中的数据，将问题2中建立的模型应用于预测和分析，并获得新的任务定价。
比较两个任务的总价值后，我们发现软件包发布方案的成本较低，因此此结果更为合理。
通过对“拍照赚钱”任务定价的分析，我们可以了解到打包发布任务的成本较低，方案较为合理。
关键词：多元线性回归任务定价任务包装R语言
1，问题重述
“通过拍照赚钱”是一种自助服务模式，用户可以下载应用程序并成为会员，然后选择执行任务以在应用程序上赚钱。
这种基于Internet的自助服务平台以app为核心，而app中的任务定价是其核心要素。
如果定价不合理，将导致某些任务的收取率低，从而导致商检失败。
这个平台比传统的市场调查更可取，它更便于调查，不仅可以节省成本，还可以使数据更加真实有效。
但是，关于应用程序的最重要的事情是任务的定价。
如果价格不合理，一些任务将被忽略，导致商检失败。
根据附件中提供的数据，完成以下问题：研究任务的定价规律，分析任务未完成的原因。
为该项目设计一个新的任务定价方案，并将其与原始方案进行比较。
打包和发布任务。
并修改以前的定价模型，对最终任务完成有什么影响？
在附件3中给出新项目的任务定价计划，并评估该计划的实施效果。
2，问题分析
2.1问题1分析
第一个问题是分析两个方面。
首先是研究任务定价的规律。
首先，我们使用附件一中的任务数据绘制任务定价的分布图，可以直观地显示任务定价的分布，然后计算任务定价的均值和中位数以描述定价规律。
其次，通过对已完成和未完成任务的比较分析，找出未完成任务的原因。
通过对任务完成与任务价格之间关系的统计描述，以及任务价格与任务完成度之间的地理位置关系，分析了任务未完成的原因。
2.2问题2分析
建立模型时，f首先，根据附件1中完成任务的数据作为训练集，然后结合附件1和附件2中任务完成的变量1，再结合附件2中成员的数据，得出任务之间的距离计算成员，得到任务距离小于5km 的变量，其中价格为因变量，其他变量为自变量。
建立多元线性回归模型。
根据获得的数据，使用R语言获得多元回归系数表。
最后，该模型用于预测和分析原始方案中未完成的任务数据，而预测数据是新的任务定价方案。
有必要将新方案与原方案进行比较，并分析定价后新任务与先前任务的完成程度。