赵建君 杨伟男 虞赟泽 蒋巍巍

摘  要：针对众包任务的合理定价问题，首先将任务定价划分为区域间任务定价和区域内任务定价。其次针对区域间任务定价，运用K-均值聚类法划分任务区域;选择合理指标，建立基于主成分分析法的优化任务定价模型。针对区域内任务定价，确定会员中心及区域内任务定价与到会员中心距离的关系。最后通过循环遍历法得到众包任务定价方案。通过新定价方案与原方案的对比表明，该模型可以制定出准确、合理的任务定价方案。

关键词：主成分分析法;红细胞计数法;循环遍历法;K-均值聚类

中图分类号：TP301.6      文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）12-0072-03

Abstract：To solve the problem of reasonable pricing for crowdsourcing tasks. Firstly，divided it into inter-regional task pricing and intra-regional task pricing. Secondly，according to the inter-regional task pricing，the K-means clustering method is used to divide the task areas，and the optimal task pricing model based on principal component analysis is established by selecting reasonable indicators. Aiming at the task pricing in the region，the relationship between the task pricing in the member center and the distance from the member center is determined. Finally，the pricing scheme of crowdsourcing tasks is obtained by cyclic traversal method. The comparison between the new pricing scheme and the original one shows that the model can work out an accurate and reasonable task pricing scheme.

Keywords：principal component analysis;red blood cell counting;loop traversal;K-means clustering

0  引  言

0.1  背景

众包是指将传统企业内部完成的任务通过公开招标的形式，转交给非特定的外部网络群体完成，参与个体分别提交方案后，发包方择优而选，并对中标者给予奖励的问题解决模式。众包作为一种新兴商业模式，对其研究侧重于基础理论，缺乏一套合理的评价体系为企业運用众包商业模式提供指导[1]。

0.2  问题

为提高众包任务完成度，以及建立合理的指标评价体系并对众包模式下的任务进行定价，本文借助众包任务定价模型通过聚类分析，设计出在保证众包任务完成度最高的同时满足众包模式下的任务定价较低的方案。对此，本文以广州、佛山、东莞、深圳区域的已结束众包任务为例，对每个任务进行重新定价。

1  算法

1.1  区域间的任务定价

1.1.1  采用K-均值聚类算法划分区块