【摘 要】
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随着经济高速发展和人民物质水平的提高,旅游业蓬勃发展必将带来住宿行业用户的不断增长,而住宿行业线上渗透率远低于机票、火车票等旅行服务,说明在线住宿行业仍有较大的发展空间。目前在线酒店预订行业形成了携程、美团、飞猪三足鼎立的局面,三方在商业上的打法各有不同,但都在为争夺在线酒店预订市场做出各自的努力。而在线酒店预订的核心场景是房型推荐,该场景能否精准且快速地满足用户对房型的需求对于在线预订服务网站的
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随着经济高速发展和人民物质水平的提高,旅游业蓬勃发展必将带来住宿行业用户的不断增长,而住宿行业线上渗透率远低于机票、火车票等旅行服务,说明在线住宿行业仍有较大的发展空间。目前在线酒店预订行业形成了携程、美团、飞猪三足鼎立的局面,三方在商业上的打法各有不同,但都在为争夺在线酒店预订市场做出各自的努力。而在线酒店预订的核心场景是房型推荐,该场景能否精准且快速地满足用户对房型的需求对于在线预订服务网站的未来发展至关重要。基于携程的在线酒店预订公开数据集,本研究主要解决在线住宿行业用户聚类、房型偏好和房型推荐问题,采用的研究方法有聚类算法和分类算法。首先,对在线酒店预订用户进行K-means聚类,结合房型数据进行各类用户的房型偏好分析,据此将在线住宿行业用户分为中高端房型用户、经济型用户、便宜房型用户、高端房型用户、小面积房型用户、普通优质房型用户、性价比房型用户;其次,使用用户历史行为数据和房型数据构造相似度变量和逻辑变量;最后,对特征拓展后的数据建立逻辑回归、决策树、GBDT、Light GBM模型,通过自定义的精确预测正确率和推荐列表精准率来评估模型性能,最终选择性能最好、泛化能力最强、运行效率最高的Light GBM模型作为在线酒店房型推荐的解决方案,该模型测试集精确预测正确率为44.6%,推荐列表精准率达到81.6%,且特征重要性表明特征工程是有效的。
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