基于机器学习的众包业务动态定价

郭卫东; 周锦来

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提出综合利用K-Means算法、前馈神经网络等机器学习方法进行数据挖掘的动态定价方法.以饷拍平台为例,发现该众包平台的任务地点呈明显的地域簇群现象,合理价格的内在逻辑均隐藏在地理位置信息中.为此,建立了基于地理位置的定价模型,经MATLAB训练后,该模型的损失率、可扩展性及验证结果均表现良好.之后,克服了传统静态模型数据要求高、参数长滞后的缺点,提出了将机器学习与商业数据结合的研究方法.

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来源
《技术经济》 |2018年第8期|123-130|共8页
作者
郭卫东; 周锦来;
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作者单位

首都经济贸易大学工商管理学院 ,北京100084;

首都经济贸易大学工商管理学院 ,北京100084;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类工业部门经济;
关键词
众包动态定价; 机器学习; K-Means算法; 前馈神经网络;

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