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基于K—Means聚类算法的APP定价因素分析——以拍照赚钱APP为例

Analysis of APP Pricing Factors Based on K-Means Cluster Algorithm——Taking photos to make money app
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摘要 为解决拍照赚钱APP定价问题,利用多元线性回归、K—Means聚类算法等方法,讨论了各种情况下拍照任务定价模型,得到有些任务未完成的原因是由于任务标价过低,距离城市中心过远.研究表明:在距离一定的情况下,会员的信誉度越高,任务的完成度越高.最后利用示例,验证了所得结果的正确性. In order to solve the problem of APP pricing in photography,the pricing models of photographing tasks under various circumstances are discussed by means of multiple linear regression and KMeans clustering algorithm. The reason why some tasks are not completed is the too low task price,and far distance from the city center. The research shows that the higher the credibility of the members are,the higher the completion of the task we. At last,the correctness of the results is verified by the example.
作者 顾铭轩 王刚贞 Gu Mingxuan;Wang Gangzhen(Anhui University of Finance and Economic)
机构地区 安徽财经大学
出处 《哈尔滨师范大学自然科学学报》 CAS 2018年第2期1-6,共6页 Natural Science Journal of Harbin Normal University
基金 国家自然科学基金(11601001)
关键词 拍照 APP定价 K-MEANS聚类算法 Taking photo APP pricing K - Means Cluster algorithm
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参考文献5

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