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在当前的互联网时代，自助式劳务众包平台已经成为了经济活动中的一种创新模式，其中“拍照赚钱”是典型的代表。这类平台通过移动互联网技术，让普通用户能够参与商业检索和信息采集任务，同时获取报酬。然而，平台的任务完成率往往受到定价策略的影响。本研究旨在探索并优化基于互联网的自助式劳务众包定价模型，以提高任务执行效率。 首先，研究者对附件一中已结束项目的数据进行了分析，发现任务定价与任务点距离城市中心的远近有显著关联。具体来说，任务点距离城市中心越远，定价越高。同时，未完成的任务多数位于城市边缘，可能是因为交通不便或成本较高导致。因此，交通成本和时间成本是影响任务定价的重要因素。 为了解决这一问题，研究者构建了一个层次分析模型，考虑了交通成本、时间成本、任务与会员的距离、任务与市中心的距离以及会员密度等因素。通过MATLAB工具箱进行多元函数拟合，确定了这些因素对定价的影响权重。结果显示，定价与交通成本和时间成本的相关性较高，而会员密度的影响相对较小。 针对任务打包发布的问题，研究者借鉴了出租车拼车的思路，提出了动态定价模型。当用户抢到包含多个任务的打包任务时，打包区域内后续任务的定价会按照首单定价的90%等比例递减。通过K-means聚类分析，将数据划分为50类，并建立了打包区域总价格函数。同时，通过建立任务完成情况评价模型，考虑总体平均信誉值，确保任务能有效执行。 对于附件三中新的项目，研究者采用了类似的方法，对任务点进行聚类分析，然后运用问题二和问题三的定价模型，为不同聚类点的任务制定了定价。尽管数据量较小，但这种方法有助于提高任务完成率。 总结来说，本研究通过深入分析和建模，揭示了任务定价与地理位置、交通成本、时间成本等因素的密切关系，并提出了一套综合考虑多种因素的定价策略。动态打包和定价模型的引入，旨在优化资源分配，提高任务执行的效率和完成率。通过数学模型和数据分析工具，如谷歌地图、多元函数拟合、层次分析法、神经网络和K-means聚类分析，研究者成功地为自助式劳务众包平台提供了更科学、合理的定价指导。

对于众包任务根据已执行的任务信息，进行重新定价优化。首先用线性回归分析，发现线性回归解决不了该问题，转而使用神经网络进行回归分析，回归分析根据模型去修正原来些未完成的任务的单价。最后使用已完成的任务和支持向量机生成模型，去预测那些原本未完成并修正单价后，他们中可能完成的任务数。结果发现，经过优化定价后，未完成的任务可能完成数会增加53个，而未完成任务的总体金额优化前后却省了42

信息数据从传统到当代，是一直在变革当中，突如其来的互联网让传统的信息管理看到了革命性的曙光，因为传统信息管理从时效性，还是安全性，还是可操作性等各个方面来讲，遇到了互联网时代才发现能补上自古以来的短板，有效的提升管理的效率和业务水平。传统的管理模式，时间越久管理的内容越多，也需要更多的人来对数据进行整理，并且数据的汇总查询方面效率也是极其的低下，并且数据安全方面永远不会保证安全性能。结合数据内容管理的种种缺点，在互联网时代都可以得到有效的补充。结合先进的互联网技术，开发符合需求的软件，让数据内容管理不管是从录入的及时性，查看的及时性还是汇总分析的及时性，都能让正确率达到最高，管理更加的科学和便捷。本次开发的善筹网实现了参与的众筹管理、字典管理、商品管理、商品收藏管理、商品留言管理、用户管理、众筹管理、众筹收藏管理、众筹留言管理、管理员管理等功能。系统用到了关系型数据库中王者MySql作为系统的数据库，有效的对数据进行安全的存储，有效的备份，对数据可靠性方面得到了保证。并且程序也具备程序需求的所有功能，使得操作性还是安全性都大大提高，让善筹网更能从理念走到现实，确确实实的让人们提升信息处

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众包创新是企业获取外部网络知识并有效实现创新目标的一种新模式。 它的组织形式相对宽松，参与者是自由和自愿的，并且来自各种各样的来源。 深入了解众包创新参与者的异质性和贡献行为对于众包创新实践非常重要。 以IdeaStorm众包社区为研究对象，捕获了与用户交互和贡献有关的数据。 通过社交网络分析与聚类分析相结合，探索用户交互行为和贡献行为的异质性，最终建立五个不同的用户角色，它们对于支持社区的有效运营具有不同的重要性。 该研究将有助于理解众包创新模式，为企业社区中众包创新活动的有效管理提供理论指导。