本发明专利技术属于任务佣金预测技术领域，公开了一种基于任务发布平台的任务佣金预测方法、装置及介质，本发明专利技术在任务发布平台上采用机器处理的方式，来分析出了能够表征各个发布任务的类型和价格的任务基础因素，以及能够影响任务价格的任务佣金影响因素，并根据分析出的任务基础因素和任务佣金影响因素，构建出了基础佣金矩阵和佣金调整矩阵，而后，基于前述两矩阵，即可快速计算出各个发布任务的预测佣金；由此，本发明专利技术在任务发布平台上进行任务建议佣金的计算时，不依赖于人工，相比于传统技术，一次性可计算出大量任务的建议佣金，如此，减少了工作量，提高了效率，能够适应于灵活任务发布平台下的工作任务发布场景，并可得到广泛应用与推广。与推广。与推广。
【技术实现步骤摘要】
一种基于任务发布平台的任务佣金预测方法、装置及介质
[0001]本专利技术属于任务佣金预测
，具体涉及一种基于任务发布平台的任务佣金预测方法、装置及介质。
技术介绍
[0002]由于灵活用工的工作内容分类复杂，工作任务发布时如果不设置建议佣金，则有可能出现发布者佣金设置过高或过低的情况，一方面，其很可能会扰乱市场价格，致使市场混乱，另一方面，则可能出现佣金与任务不匹配，从而导致任务长时间无人接单的问题，因此，任务建议佣金的设置成为任务发布中的重要一环。
[0003]目前，大多都是使用人工依据任务发布时的任务描述，来手动计算建议佣金，其存在以下不足：人工计算佣金工作量巨大，效率低，且无法适应灵活任务发布平台工作任务发布的场景；因此，如何提供一种效率高，且能够适应灵活任务发布平台工作任务发布场景的佣金预测方法，已成为一个亟待解决的问题。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的是提供一种基于任务发布平台的任务佣金预测方法、装置及介质，用以解决现有技术中采用人工计算所存在的效率低，以及无法适应灵活任务发布平台工作任务发布场景的问题。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
[0006]第一方面，提供了一种基于任务发布平台的任务佣金预测方法，应用于任务发布平台，其中，所述方法包括：
[0007]获取至少一个发布任务的任务描述信息，并对所述至少一个发布任务中每个发布任务的任务描述信息进行信息分离处理，得到每个发布任务的任务属性，其中，任一发布任务的任务属性包括该任一发布任务的任务类型、任务价格以及任务佣金影响因素；
[0008]基于所述每个发布任务对应任务属性中的任务类型和任务价格，构建出基础佣金矩阵，以及基于所述每个发布任务对应任务属性中的任务佣金影响因素，构建出每个发布任务的佣金调整矩阵，其中，所述基础佣金矩阵中的每个元素分别表征一发布任务的任务单价；
[0009]利用所述基础佣金矩阵和每个发布任务的佣金调整矩阵，计算得到每个发布任务的预测佣金值。
[0010]基于上述公开的内容，本专利技术先获取各个发布任务的任务描述信息，然后，对各个任务描述信息进行信息分离处理，得到各个发布任务的任务类型、任务价格以及任务佣金影响因素；而后，基于各个发布任务的任务类型和任务价格，来构建出包含有各个发布任务的任务单价的基础佣金矩阵，以及根据各个发布任务的任务佣金影响因素，来构建出各个发布任务的佣金调整矩阵；最后，根据基础佣金矩阵和各个佣金调整矩阵，即可计算出每个发布任务的预测佣金。
[0011]通过前述设计，本专利技术采用机器处理的方式，来分析出了能够表征各个发布任务的类型和价格的任务基础因素，以及能够影响任务价格的任务佣金影响因素，并根据分析出的任务基础因素和任务佣金影响因素，构建出了基础佣金矩阵和佣金调整矩阵，而后，基于前述两矩阵，即可快速计算出各个发布任务的预测佣金；由此，本专利技术在进行任务建议佣金的计算时，不依赖于人工，相比于传统技术，一次性可计算出大量任务的建议佣金，如此，减少了工作量，提高了效率，能够适应于灵活任务发布平台下的工作任务发布场景，并可得到广泛应用与推广。
[0012]在一个可能的设计中，对所述至少一个发布任务中每个发布任务的任务描述信息进行信息分离处理，得到每个发布任务的任务属性，包括：
[0013]对于所述至少一个发布任务中的任一发布任务，对所述任一发布任务的任务描述信息进行信息识别处理，得到所述任一发布任务的任务关键词集；
[0014]基于所述任务关键词集中的各个任务关键词，确定出所述任一发布任务的任务类型、任务价格以及任务佣金影响因素；
[0015]利用所述任一发布任务的任务类型、任务价格以及任务佣金影响因素，组成所述任一发布任务的任务属性。
[0016]在一个可能的设计中，所述任一发布任务对应任务属性中的任务价格为任务单价，其中，基于所述每个发布任务对应任务属性中的任务类型和任务价格，构建出基础佣金矩阵，包括：
[0017]对所述每个发布任务对应任务属性中的任务类型进行标签标注处理，得到每个发布任务对应任务类型的标签；
[0018]利用每个发布任务对应任务类型的标签，组成任务标签矩阵，其中，所述任务标签矩阵包含1行n列，且n为标签的总数量；
[0019]基于每个发布任务对应任务属性中的任务价格，对所述任务标签矩阵进行赋值处理，以在赋值处理后，得到所述基础佣金矩阵。
[0020]在一个可能的设计中，基于所述每个发布任务对应任务属性中的任务佣金影响因素，构建出每个发布任务的佣金调整矩阵，包括：
[0021]对于任一发布任务，对所述任一发布任务对应任务属性中的任务佣金影响因素进行数据分类处理，得到所述任一发布任务的数量因素、质量因素以及难度因素；
[0022]对所述任一发布任务的质量因素和难度因素进行数据量化处理，得到所述任一发布任务对应的质量量化值和难度量化值；
[0023]利用所述任一发布任务的数量因素、质量量化值和难度量化值，构建出第一矩阵；
[0024]获取任一发布任务的附加影响因素，其中，所述附加影响因素为所述任一发布任务对应任务佣金影响因素中删除所述数量因素、所述质量因素以及所述难度因素后所剩余的影响因素；
[0025]基于所述任一发布任务的附加影响因素，计算得到每个附加影响因素对所述任一发布任务的佣金占比；
[0026]利用所述每个附加影响因素对所述任一发布任务的佣金占比，构建出第二矩阵；
[0027]将所述第一矩阵和所述第二矩阵，作为所述任一发布任务的佣金调整矩阵。
[0028]在一个可能的设计中，对所述任一发布任务的质量因素和难度因素进行数据量化
处理，得到所述任一发布任务对应的质量量化值和难度量化值，包括：
[0029]获取数据标定表，其中，所述数据标定表中存储有不同任务质量对应的质量标定值，以及不同任务难度对应的难度标定值；
[0030]基于所述数据标定表，确定出所述任一发布任务的质量因素所对应质量标定值，以及所述任一发布任务的难度因素所对应的难度标定值；
[0031]将所述任一发布任务的质量因素所对应的质量标定值和难度因素所对应的难度标定值，作为所述任一发布任务对应的质量量化值和难度量化值。
[0032]在一个可能的设计中，基于所述任一发布任务的附加影响因素，计算得到每个附加影响因素对所述任一发布任务的佣金占比，包括：
[0033]对于任一附加影响因素，获取所述任一附加影响因素的实际量化值、标准量化值和价格影响权重；
[0034]计算实际量化值与标准量化值之间的比值，并求取第一预设值与所述比值之间的差值；
[0035]计算所述差值与所述价格影响权重之间的乘积，以基于所述乘积，确定出所述任一附加影响因素对所述任一发布任务的佣金占比。
[0036]在一个可能的设计中，若所述任一附加影响因素为时间限制因素，则获取所述任一附加影响因素的实本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于任务发布平台的任务佣金预测方法，其特征在于，应用于任务发布平台，其中，所述方法包括：获取至少一个发布任务的任务描述信息，并对所述至少一个发布任务中每个发布任务的任务描述信息进行信息分离处理，得到每个发布任务的任务属性，其中，任一发布任务的任务属性包括该任一发布任务的任务类型、任务价格以及任务佣金影响因素；基于所述每个发布任务对应任务属性中的任务类型和任务价格，构建出基础佣金矩阵，以及基于所述每个发布任务对应任务属性中的任务佣金影响因素，构建出每个发布任务的佣金调整矩阵，其中，所述基础佣金矩阵中的每个元素分别表征一发布任务的任务单价；利用所述基础佣金矩阵和每个发布任务的佣金调整矩阵，计算得到每个发布任务的预测佣金值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述至少一个发布任务中每个发布任务的任务描述信息进行信息分离处理，得到每个发布任务的任务属性，包括：对于所述至少一个发布任务中的任一发布任务，对所述任一发布任务的任务描述信息进行信息识别处理，得到所述任一发布任务的任务关键词集；基于所述任务关键词集中的各个任务关键词，确定出所述任一发布任务的任务类型、任务价格以及任务佣金影响因素；利用所述任一发布任务的任务类型、任务价格以及任务佣金影响因素，组成所述任一发布任务的任务属性。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述任一发布任务对应任务属性中的任务价格为任务单价，其中，基于所述每个发布任务对应任务属性中的任务类型和任务价格，构建出基础佣金矩阵，包括：对所述每个发布任务对应任务属性中的任务类型进行标签标注处理，得到每个发布任务对应任务类型的标签；利用每个发布任务对应任务类型的标签，组成任务标签矩阵，其中，所述任务标签矩阵包含1行n列，且n为标签的总数量；基于每个发布任务对应任务属性中的任务价格，对所述任务标签矩阵进行赋值处理，以在赋值处理后，得到所述基础佣金矩阵。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述每个发布任务对应任务属性中的任务佣金影响因素，构建出每个发布任务的佣金调整矩阵，包括：对于任一发布任务，对所述任一发布任务对应任务属性中的任务佣金影响因素进行数据分类处理，得到所述任一发布任务的数量因素、质量因素以及难度因素；对所述任一发布任务的质量因素和难度因素进行数据量化处理，得到所述任一发布任务对应的质量量化值和难度量化值；利用所述任一发布任务的数量因素、质量量化值和难度量化值，构建出第一矩阵；获取任一发布任务的附加影响因素，其中，所述附加影响因素为所述任一发布任务对应任务佣金影响因素中删除所述数量因素、所述质量因素以及所述难度因素后所剩余的影响因素；基于所述任一发布任务的附加影响因素，计算得到每个附加影响因素对所述任一发布
任务的佣金占比；利用所述每个附加影响因素对所述任一发布任务的佣金占比，构建出第二矩阵；将所述第一矩阵和所述第二矩阵，作...
【专利技术属性】
技术研发人员：程昫，王东，刘紫佳，
申请(专利权)人：内蒙古中媒互动科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。