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摘要
网约车平台算法个性化定价产生了复杂的市场影响，相比传统出租车服务，网约车乘客违约率达30%左右，因此算法个性化定价对乘客违约率的影响机制以及乘客是否履约的关键特征值得探索。文中尝试运用矩形Hotelling模型建立算法个性化定价与乘客违约率的因果关联机制，以两个网约车平台之间的Stackelberg博弈模型揭示歧视性定价、乘客违约率与平台之间竞争强度的关系。进一步运用网约车平台订单大数据，以Bhattacharyya距离、提升决策树及改进拉斯维加斯方法（包裹法）等归纳学习工具对网约车平台百万量级订单进行数据挖掘，找出决定乘客是否履约的关键特征。分析结果表明，平台进行个性化定价时乘客的最终消费选择主要取决于价格因素；而改进车辆匹配、派单策略及减少乘客候车时间可显著提高订单履约率。研究结果对网约车平台完善定价及运营策略以维持双边市场用户数量、保证平台持续成功运营具有重要参考价值，也为反垄断部门干预平台个性化定价提供了理论依据。
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