题目

赛题地址

说明

• 数模国赛前的练手题。其实我个人感觉这道题很散，都是找一些规律进行总结统计，最多结合一些机器学习算法进行预测拟合之类的
• 我刚开始用matlab，后来发现python搞比较顺畅点，所以主要都是python写的
• 在code1文件夹中，存有 main.mlx、vip.mlx，其实就是根据附件数据画热力分布图，分别包括任务数据和会员数据，进行找规律而已，没有什么特别关键的代码

解题思路

第一问

• 画出热力图
• 统计任务完成率、平均定价等信息
• 使用"地图慧"工具
• 利用GDP来探究城市经济水平对定价的影响

第二问

• 考虑任务距离、会员信誉等因素
• 利用随机森林，对已有数据进行训练找规律，确定好距离等因素对任务定价的权重
• 对价格进行重新定价，并预估可以提升的任务完成率值

第三问

• 采用DBSCAN密度聚类来解决，然后让某些密集的任务点打包给一个人完成
• 重新计算任务完成率等信息，与前面的问题比较进行分析

第四问

• 根据第三问的模型，重新进行任务定价的预估计算

部分结果图

4座城市任务点分布

DBSCAN聚类结果

项目地址

github：PhotoPricingModel
gitee：PhotoPricingModel
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