基于大数据的网约车平台定价规则分析1

• 作者: 冯苏苇 林昌
• 来源期刊: 交通与港航
• 关键词: 定价策略 大数据 网约车 特征选择 提升树
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 特约撰稿
• 页码范围: 5-11
• 页数: 7页
• 字数: 4634字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-599X.2020.01.003

摘要

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发现的定价规律,研究成果可为政府监管及相关理论研究提供技术参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯苏苇	上海财经大学公共经济与管理学院	24	112	6.0	10.0
2	林昌	上海财经大学公共经济与管理学院	1	0	0.0	0.0