基于K-Means聚类的双目标优化定价模型 |
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引用本文: | 王睿铮,史冰冰,马鸿羽.基于K-Means聚类的双目标优化定价模型[J].数码设计:surface,2021(4). |
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作者姓名: | 王睿铮 史冰冰 马鸿羽 |
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作者单位: | 华北理工大学人工智能学院 |
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摘 要: | “拍照赚钱”这种自助式服务模式,为企业提供各种商业检查和信息搜集,大大节省调查成本,同时有效的保证了调查数据的真实性。本文通过对比研究,制定了解决了“拍照赚钱”模式中存在的各项问题的方案。针对问题,首先处理数据,将任务定价分为65-70、70-75、75-85三个区间,通过观察任务定价分布地图,发现任务主要被发布在广州、深圳、佛山和东莞,定价低的集中分布于靠近市中心地区,定价高的分散分布在远离市中心地区。然后对已发布的任务分别绘制任务完成和未完成的热力图,发现东莞的任务完成度较高,深圳完成度最低。
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关 键 词: | K-MEANS聚类 拍照赚钱 双目标优化 |
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