【摘 要】
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网约车平台根据客户需求提供定制服务,动态定价策略是其中的关键核心技术。文章采用基于真实订单数据的归纳学习方法,深入分析挖掘海量样例背后隐藏的内在定价规律。应用多种
【机 构】
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上海财经大学公共政策与治理研究院交通经济与政策研究中心,上海财经大学公共经济与管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“一体化交通需求管理组合策略作用机制研究”(No.71871131)资助
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网约车平台根据客户需求提供定制服务,动态定价策略是其中的关键核心技术。文章采用基于真实订单数据的归纳学习方法,深入分析挖掘海量样例背后隐藏的内在定价规律。应用多种特征选择方法进行分析判断,筛选出决定网约车平台定价规则的关键因素。分析发现,这些特征可分为三类:第一类与行程距离、行程时间、车型等相关;第二类与订单需求数量相关;第三类与乘客累积消费信息相关。基于所选出的特征,进一步应用提升决策树算法进行回归分析,结果证明所建立的算法模型能对网约车定价规则做出准确的描述。本文详细分析了根据这些关键特征及算法模型所
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