原创《基于多元线性回归的众包平台定价方案优化》：本文是一篇关于线性回归论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
摘 要：随着互联网普及率的逐渐提高以及Web2.0时代网络虚拟产品交易的兴起,众包已经成为一种新型的电子商务模式,任务定价是众包平台服务的关键要素,优良的定价可以大大减少调查成本.本文针对众包平台任务定价问题,通过分析相关数据,建立多元线性回归方程,确定任务定价规律；采用SPSS软件对数据进行聚类,并利用MATLAB计算与拟合变量间的关系,建立逻辑回归方程预测修改方案的任务完成情况,进而定义任务完成度与平台效益值探究任务定价的合理性.
关键词：多元线性回归；Logistic增长函数；SPSS聚类；众包平台
一、引言
互联网行业的快速发展带动了Web2.0时代网络虚拟产品交易的兴起,“众包”也已然成为了一种新型的电子商务模式,并占据着越来越重要的市场地位,任务定价是众包平台服务的关键要素,优良的定价可以大大减少调查成本,有效的保证调查数据的真实性且缩短调查周期,但如果定价不合理,有的任务就会无人问津,而导致商品检查的失败.任务定价与多方面的因素有关,合理全面的考虑影响因素才能得到合理,才能促进自助式劳务众包平台的发展.
“拍照赚钱”APP就是一种典型的众包模式,用户通过自主领取APP中的拍照任务,获取相应的报酬,与此同时,发布者也可以通过这种模式迅速高效地收集到所需数据.本文通过分析前期获取的广东四市八百多个任务的定价数据,深入研究定价与地理位置的相关参数的关系,得到项目任务定价规律,综合分析多方面因素与任务完成情况的关系,设计新的任务定价规律,并与原方案比较利弊.实际情况下,多个任务可能位置比较集中,用户争相选择,一种考虑是将这些任务联合打包,一起发布,类似于滴滴打车的拼车,可以有效完成任务,且降低了调查成本.在这种考虑下,修改前面的定价模型,并分析任务完成的情况.最后,对打包发布的任务给出定价方案,并评价方案的实施效果.
二、研究模型的建立
1.数据收集
如上表显示为收集的两千多个新任务的数据,通过GPS经度和纬度可以详细定位出每个任务的位置.
2.模型假设
（1）假设任务难易程度相同,所有会员可以完成；（2）假设会员在是否完成任务时仅考虑性价比因素；（3）位置因素只考虑距离远近,不考虑地形,交通等不同情形；（4）假设任务定价完全由定价规律决定,无人为或政治等其他方面因素.
3.模型的建立与求解
（1）数据分析.①模型的准备数据的处理：基于数据量较大的基础上,首先对经纬度进行聚类,其算法流程图如下：
利用MATLAB软件,分别以经纬度为变量,从总数据数据中生成4个初始聚类中心,最后迭代500次后给出最终聚类中心.
首先,分析位置与定价的关系,绘制定价关于经纬度的图形,如图2任务定价关于经纬关系图：
在地图上搜查聚类中心,可以发现聚类中心为大型商业中心或市政府所在地,且把不同聚类类别的位置在地图上显示,主要分布在四个城市,分别为广州市、深圳市、东莞市、佛山市.
结果的案例数地图所在地基本符合广东四市地理分布,少量数据不符合规律已剔除.明显可得不同的地区任务数量差别很大,经济发达地区任务数量明显高于经济次发达地区.现对任务分析所处的不同地理位置的影响.用EXCEL表格根据所在地不同进行分类,计算可得深圳市的平均任务为68.21元、广州市79.35元、东莞市66.64元,佛山市65.39元.根据聚类得广州市与深圳市的任务数量与任务均价明显高于东莞市与佛山市,这说明地区经济发展情况与定价关系很大,且不同地区之间可能存在政府政策的影响.
②模型的建立：任务定价与多个因素有关,为探究具体变量对任务定价的影响,采用多项式拟合模型：
对多项式拟合,采用控制变量的方法,例如研究固定范围内会员数对的影响,控制其他变量不变,单独研究一个变量与浮动的多项式关系.
（2）模型的求解.任务受多种因素的影响,控制变量,首先分析所在地理位置与任务定价呈现的规律如图3：
得四个聚类中心分别为四个城市的中心,且距离市中心越远越高,因为市中心交通便利,会员集中,且市中心任务集中,可一次完成批量任务.所以距离市中心距离的远近是影响任务定价的重要因素,呈从中心向周围辐射现象.不同城市间也存在影响,相邻城市的共同影响区任务多,任务定价偏低.
現在具体讨论几个因素对任务的影响.首先所在地区经济对任务的基础性作用.如地区任务基本定价图4所示.
从图中可得地区决定定价的基本,地区经济富裕,基础高于其他地区,且呈中心递减趋势,符合实际的分布情况.
从图中可得与市中心的距离对定价有浮动影响,基本影响在5元-6元之间,且经济发达地区的浮动影响更加明显,距离市中心距离越远更高,但不是简单的线性关系,因为影响因素有交通便利度、会员数量、会员距离等多方面因素.
可得任务周围会员数与浮动成负相关,任务与会员距离成正相关.为避免图形的波动所以将任务周围会员人数坐标方向变化,形成任务与会员相对距离一致效果.首先规定会员执行任务的距离,规定会员会预约的任务在自己一小时车程内,统一规定为50千米,相对距离为到任务与50千米的比值,最后研究会员数量与会员和任务距离的函数关系.
图5中采取三种拟合方法,计算周围会员数与浮动的影响,分别为线性拟合、多项式拟合、样条插值拟合.样条插值拟合符合数据点变化,但没有具体函数表达式,多项式与线性拟合都有函数关系式.线性拟合的相关系数为0.98,拟合度良好.
由任务距周围会员距离关系可得,近似成线性关系,用线性拟合得函数关系式：
线性回归论文参考资料：
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