【摘 要】
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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
【基金项目】
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北京市社会科学基金项目“基于自组织理论的首都创新集群协同演化生态系统研究”(16GLB025);国家社会科学基金项目“自主技术标准化对中国装备制造业经济增长贡献测度研究及实证分析”(11BJY075)
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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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