拍照赚钱任务定价模型与分析

本文主要探讨的是"拍照赚钱"这一任务的定价策略，作者针对这一特定场景提出了两个关键的定价模型。首先，构建了一个基于偏最小二乘回归分析的定价模型。偏最小二乘回归是一种统计方法，它在存在多重共线性或数据误差的情况下，通过估计模型参数来解决线性回归问题。在这个模型中，作者可能考虑了诸如拍摄质量、地理位置、时间因素以及市场需求等变量，以此来确定照片的价格，旨在找出任务定价的合理区间和影响因素。 其次，作者还开发了一个时空效率定价模型和任务匹配规划模型。时空效率定价模型关注的是如何在时间和空间维度上优化定价，以提高服务效率和收益。这可能涉及到对摄影师的工作时间、任务地点的便捷性以及潜在客户分布的考量。任务匹配规划模型则可能涉及到如何根据摄影师的专业技能、可用时间和任务需求进行有效的匹配，以提升任务完成率。 文章的核心目的是通过实证研究来理解任务定价的动态，并深入剖析任务未能按期完成的潜在原因，可能是由于定价不合理导致的需求不足，或者是任务分配与个人能力不匹配等问题。通过对这些问题的分析，作者可能提供了改进策略，帮助平台优化任务设计和定价机制，以提升整体效益和用户体验。 此外，论文的背景部分提到了2017年高教社杯全国大学生数学建模竞赛的相关规则，强调了诚信参赛的重要性，以及对抄袭和学术规范的严格遵守。作者团队——南京邮电大学的梁展豪、成楚凡和陈慧，由指导教师李雷指导，已签署承诺书，确保竞赛的公正性和诚信性。这篇论文的研究成果可能对电子商务平台上摄影任务的定价策略具有实际应用价值，展示了数学建模在解决实际商业问题中的实用性和创新性。