大数据驱动的知识共享平台产品定价及收益分配研究

The emerging knowledge-sharing economy provides an innovative model and efficient channel for knowledge production, trading and dissemination. Being an intangible and new product, knowledge is characterized with various complexity in trading, which is lack of scientific and effective pricing and allocation strategies in the new economic model. This project considers such features of knowledge-sharing economy in a big data environment, employs operational data that accumulated by knowledge-sharing platforms, and aims to develop data analytical models for the analysis, optimizations, and allocations of knowledge products’ value. The main tasks include: 1) develop a novel knowledge value analysis and prediction model that is built upon hierarchical and deep learning fuzzy systems, and the analysis of its key influential factors; 2) study the demand patterns of different types of knowledge products, and develop the optimal pricing models accordingly; 3) build a new multi-stage dynamic pricing model for platforms using optimal control theory, enabling the platforms to adaptively adjust the optimal charged price at different life-cycle stages of knowledge products. From the theoretical perspective, this research would help scientifically clarify the formation and optimization of price mechanisms for knowledge products, and explore the revenue allocation strategy for knowledge-sharing economy. From the operational perspective, this research would not only provide a series of managerial and decision support for knowledge-sharing platforms, but also support the sustainable development of knowledge-sharing economy by providing theoretical and practical implications.

知识共享经济轰然来袭，为经济社会中知识生产、交易、传播提供了崭新的模式和渠道。知识作为一种无形商品在交易中具有诸多复杂特性，在新经济模式下更是缺乏科学合理的产品定价与分配机制。本课题拟从大数据环境下知识共享经济的特征出发，以知识共享平台累积的运营大数据为基础，发展知识产品价值分析、优化、分配的数据分析与计算方法。研究内容包括: 1)构建基于多层次深度模糊系统的知识价值分析与预测模型，解析知识价值的关键影响因素; 2)通过分别刻画不同知识产品类别的消费需求模式，构建产品定价优化模型; 3)提出一个基于最优控制理论的全新多阶段平台动态定价模型，以实现平台在不同发展阶段内对最优价格的动态调整。本课题将在理论层面上科学地阐明知识产品价格的形成与优化机制，探索共享经济模式下收益分配策略。从实践层面为知识共享平台的管理与决策提供一系列的智能支持，并为知识共享经济的发展和完善提供理论和实践的参考建议。

知识共享经济为经济社会中知识生产、交易、传播提供了崭新的模式和渠道。知识作为一种无形商品在交易中具有诸多复杂特性，在新经济模式下更是缺乏科学合理的产品定价与分配机制。本课题从在线社交环境下的知识共享经济的特征出发，充分考虑了知识产品效用难以确定且动态变化、个性化程度高、社交性和互动性等特征，按照知识产品经济价值的分析、优化、分配这一完整的研究路径逐层推进，分别对知识产品销量关键影响因素、知识产品优化定价、和知识共享平台优化定价等关键科学问题展开研究。本项目以实际运营大数据为基础，从理论和方法上创新性地提出了一个以大数据驱动的系统解决方案，包括1）构建了知识产品销量影响因素实证模型，2）构建了三阶段知识产品需求预测模型，并结合遗传搜索算法，构建知识产品最优定价模型；3）将平台发展过程划分为初创期、成长期、成熟期，并针对不同阶段下平台的运营目标及发展特征，构建了多阶段的平台最优定价模型等。本课题在理论层面上科学地阐明了知识产品价格的形成与优化机制，探索共享经济模式下收益分配策略。从实践层面为知识共享平台的管理与决策提供一系列的智能支持，并为知识共享经济的发展和完善提供理论和实践的参考建议。本项目除完成了申请书既定的研究目标外，还进一步开展了两项新的相关研究，一是针对知识平台新推出的免费退货政策，以探索售后服务政策对数字产品销量的影响；二是针对行业报告中反映的用户对知识产品满意度不高的实际问题，研究了知识产品期望如何影响消费者满意度的问题。在课题的资助下，项目组成员累计参加国内外信息系统、管理决策等领域知名学术会议10次以上，项目组成员均到场做报告论文; 在国内外学术期刊上发表论文共8篇，其中SCI/SSCI期刊论文7篇（JCR Q1 5 篇，Q2 1篇），自科基金委A类期刊论文 1 篇，另外还有在审论文2 篇，其中《管理科学学报》二审论文 1 篇，Information & Management 三审论文 1 篇 。依托本课题培养了在读博士生2名，毕业硕士研究生3名。