[发明专利]一种基于劳务众包平台下的任务定价方法

说明书

本发明公开了一种基于劳务众包平台下的任务定价方法，为解决劳务众包平台收益最大化的问题。该方法提出了会员密度、会员活跃度及任务难度在实际现实中对定价的影响，并建立模型分别求取参数会员密度、会员活跃度及任务难度。本发明利用多重线性回归、仿真等手段给出相应的定价模型。

技术领域

本发明涉及一种基于劳务众包平台下的任务定价方法，特别涉及一种基于移动互联网的自助式众包平台的任务定价方法，属于劳务众包任务定价领域。

背景技术

近些年，随着互联网行业的快速发展，众包模式开始得到广泛的应用，所谓众包模式，即指一个公司或机构把过去由员工执行的工作任务，以自由自愿的形式外包给非特定的，而且通常是大型的大众网络的模式。

“拍照赚钱”这种基于移动互联网的自助式劳务众包平台作为一种新的商业模式引起广泛关注，其中任务定价问题是众包模式的基础，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，而且有效的保证了调查数据真实性，缩短了调查的周期。因此，APP成为平台运行的核心，而APP中的任务定价又是其核心要素。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。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于劳务众包平台下的任务定价方法，解决劳务众包平台收益最大化的问题。该方法提出了会员密度、会员活跃度及任务难度在现实中对定价的影响，并建立模型分别求取参数会员密度、会员活跃度及任务难度，利用多重线性回归、仿真等手段给出相应的定价模型。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

本发明提供一种基于劳务众包平台下的任务定价方法，该方法基于会员密度、会员活跃度以及任务难度，建立任务定价的回归模型，从而实现任务的定价；其中，任务定价的回归模型为：P_i＝63.39+2.23×10^-5D_i²-4.29N_i，式中，P_i表示第i个任务的定价，D_i表示第i个任务的难度，N_i表示第i个任务的周边会员密度。

作为本发明的进一步技术方案，第i个任务的难度D_i＝p_i-n_i-min(D_i)+1，p_i、n_i分别表示第i个任务的价格与周边会员密度的无量纲化数值，max(P_i)、min(P_i)分别表示第i个任务的价格P_i的最大值与最小值，max(N_i)、min(N_i)分别表示第i个任务的周边会员密度N_i的最大值与最小值。

作为本发明的进一步技术方案，第i个任务的周边会员为在第i个任务的辐射区域内的会员。

作为本发明的进一步技术方案，第i个任务的周边会员密度C表示任务总数，S_ij表示第i个任务与第j个会员之间的距离，r表示第i个任务的辐射区域的半径，L_ij＝1表示第j个会员在第i个任务的辐射区域内，L_ij＝0第j个会员不在第i个任务的辐射区域内；B_j为第j个会员的信誉值，Q_j为第j个会员的活跃度。

作为本发明的进一步技术方案，第i个任务的辐射区域的半径r＝5km。

本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：本发明的方法利用多重线性回归、仿真等手段给出相应的任务定价模型，用以解决“拍照赚钱”等新型自助式劳务众包平台下任务定价的难题，确保收益最大化。

附图说明