【摘 要】
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近年来,随着互联网的高速发展,共享经济作为一种新型的商业模式获得广泛的关注,其中在线短租房市场发展迅猛,经济发展形势向好.在2020年突发疫情冲击下,共享住宿领域市场规模同比下降显著,再加上近年来各短租房平台竞争激烈,那么在线短租房发展需要针对性地优化.本文基于数据挖掘算法,对济南市在线短租房的销量影响因素进行分析,以便该地区在线短租房平台以及房东的不断完善,促进共享住宿的发展.首先对评论内容进行
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近年来,随着互联网的高速发展,共享经济作为一种新型的商业模式获得广泛的关注,其中在线短租房市场发展迅猛,经济发展形势向好.在2020年突发疫情冲击下,共享住宿领域市场规模同比下降显著,再加上近年来各短租房平台竞争激烈,那么在线短租房发展需要针对性地优化.本文基于数据挖掘算法,对济南市在线短租房的销量影响因素进行分析,以便该地区在线短租房平台以及房东的不断完善,促进共享住宿的发展.首先对评论内容进行文本分析,经过jieba分词、增加新词、去停用词后,提取出排名前50的高频词汇,并绘制成词云图,直观地展现出高频词频率的高低,利用TF-IDF权重算法提取频率排名前50关键词并进行比较.构建语义网络,探究高频词之间的关系.进一步建立LDA主题模型,挖掘消费者关注的五个主题,得出消费者重点关注的房源卫生、设施属性、地理位置、交通状况、房东信息五方面内容.然后进行回归分析,对在线短租房的相关数据建立指标体系,并对原始数据集进行预处理,通过描述性统计对各自变量进行分析,利用最大信息系数过滤法选择29个变量.分别建立逐步回归（SR）模型和Lasso模型,并各自筛选出对销量具有显著性影响的变量,将数据集样本按照8:2的比例随机划分为训练集和测试集,通过比较R~2、MAE和MSE三种评价指标发现,这两个模型的拟合效果均较好,且差别较小.在上一步的基础上,分别选择两种模型筛选出的变量作为自变量,分别结合随机森林（RF）、XGBoost和Light GBM模型建立集成学习模型,发现比单个回归模型SR、Lasso的效果均有改善,其中Lasso-RF模型的拟合效果、泛化能力均优于其他集成学习模型,且该模型具有较强的稳健性,并得到较合理的重要因素排序.最后根据分析的结果,对在线短租房平台和房东提供相应建议.平台应注意激励消费者产生评价行为,优化页面设置,加强监督力度;房东应提高服务意识,针对性完善房屋设施.
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