（武汉工商学院，湖北武汉430065）
课题项目：本文是武汉工商学院大学生科技创新训练计划项目“‘闲侠拍立赚’App任务科学定价探析”资助项目（项目编号：ST201727，指导老师：管威）
摘要：“拍照赚钱”是移动互联网下的一种自助式服务模式。本文针对“拍照赚钱”APP研究其任务定价的规律并不断对其进行改进，以及对给出的新项目给出定价方案并给出评价方案。
关键词：聚类分析；贝叶斯概率；线性拟合；二次拟合
一背景介绍
“拍照赚钱”是移动互联网下的一种自助式服务模式。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。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，而且有效地保证了调查数据真实性，缩短了调查的周期。因此APP成为该平台运行的核心，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。
二问题分析
研究任务定价规律，分析任务未完成的原因。首先，由所给经纬度确定完成与未完成任务的地理位置主要集中区域为广州、东莞、佛山、深圳等四个区域。其次通过线性拟合找出不同区域完成与未完成任务与定价的关系，最后得出定价与经纬度之间的联系，分析未完成的原因可能与用户的信誉度有关系，亦先对信誉值低于100的用户进行聚类，利用SPSS对其进行K均值聚类将信誉度较低的会员地址进行聚类。
三模型的建立与求解
3.1问题一的建立与求解
本文研究的是任务定价规律和分析任务未完成的原因。典型的APP有闲侠拍立赚，里面任务有多种，有户外监测类的，例如去指定的电影院拍摄电影放映前的制定广告；户外LED电子屏播放广告时长检查。数据采集类的，例如全市公交车身广告采集；沿线围挡媒体采集。还有商超检查，比如去超市检查某种商品的上架情况。还有地图淘金、高德地图拍拍等也都属于“拍照赚钱”的APP，而这类属于让会员去拍摄某个区域内的街边的商铺门面是否还存在以便于让此地区更快更新标注点，或帮助地图录入实时数据，更新公交路线、公交站信息等，从而赚取相应的任务奖励金。
为了研究任务的位置与任务定价间的规律，将已知参数的经纬度导入地图慧中，可把已结束任务位置的散点图在地图上清楚的反映出来，看出已结束任务位置分散的较广，所以本文把任务的位置分成四块，又数据较多相似度较高，所以本文对任务位置进行分类，研究同一类位置里的价格是否存在一定的规律性，要找到一个区域内的中心点，观察价格与任务位置到中心点的距离是否存在一定的联系。由于本文需要划分的类是未知的，而聚类是将数据分类到不同的类或者簇的过程，所以对任务位置进行聚类分析，而传统的聚类分析的方法有系统聚类法、分解法、加入法、动力聚类法、有序样品聚类法、K均值等。由于K均值聚类法是选取K个对象作为初始聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离。又由于K均值聚类的简洁和高效的特点，所以本文采用K均值聚类的算法进行求解。
要得出任务中心位置和会员位置的关系，利用“地图慧”网页平台制作出众包地图，先将数据进行分析，按照区域聚合的方式对成功完成任务的位置进行聚合。首先对成功完成的任务进行分析，可以得到成功完成的任务聚合图，图中将完成的任务所在地址分为四个市：深圳、广州、佛山及东莞。完成任务量分别为35、193、116、177。
其次对未完成的任务进行如上聚类分析，得到未完成的任务的地址同样主要分布在以上四个市，未完成的任务量分别为129、125、59、0。由于东莞市未完成率为0%，即完成率100%，所以东莞市不适合作为分析任务未完成的原因的城市。四个市的总任务量依次为深圳市164个、广州市318个、佛山市175个、东莞市177个。员集中分布在深圳市、广州市、东莞市以及佛山市。其中会员人数分别为629、666、351、215。另外茂名市3人，湛江市、惠州市分别有2人，汕尾市、江门市、香港特别行政区、韶关市、梅州市各1人。由于这些市区会员人数较少，分析任务未完成原因时可将其忽略。
表1二次拟合结果
据表1，可得到二次拟合时的sig值，即差异性显著的检验值小于0.05，也就是任务位置与定价间具备了显著性差异，即二者间的关系符合二次线性相关。且可得出任务位置越靠近市中心，任务的定价越低。
3.2分析任务未完成的原因
本文分析未完成的原因可能与用户的信誉度有关系，亦先对信誉值低于100的用户进行聚类，利用SPSS对其进行K均值聚类将信誉度较低的会员地址分为四个中心点，接着再对信誉值低的两个中心地点，中心一与中心二任务未完成的位置在“地图慧”平台上标示，可分析得中心一和中心二所在地区正好在未完成度较高的地区，则可以初步判断任务未完成与用户信誉度低有关。未完成的任务主要聚集在机场、高速公路、高铁站、汽运站、森林公园、高尔夫球场等离市中心较偏远，非自由进出、受管制、收取费用等不方便拍照，不适合做任务的的地方。其次对广州市和佛山市分别进行分析，发现未完成的任务的位置同样聚集在客运站、机场、体育中心、教堂、立交桥、公园等不方便出行，偏离城市中心繁华地区、人流量较少、不允许随便进出、比较危险的地方。因为人流量少以至于会员人数也偏少，导致任务基本没有会员接单。主观原因可能是因为会员用户的信誉度较低，未完成的任务量处在非繁华地带，用户自身的主观影响不接收订单。
四模型的评价与推广
此模型还可应用于市场上连锁经营销售（捆绑销售），银行抵贷中，以及金融领域。可以在短时间内提高销售效益，增加周转资金。在影响因素上考虑更全面得到的结果会更加让人满意。
参考文献
[1]贝叶斯分析，https://baike.baidu.com/item/贝叶斯分析，2017年9月16日
[2]司守奎，孙兆亮，数学建模算法与应用，北京：国防工业出版社，2016年：150-156.