基于机器学习和情感分析的 Airbnb 价格预测
机器学习
2021-09-08 v1 机器学习
摘要
在 Airbnb 上为租赁房源定价对房东而言是一项具有挑战性的任务，因为它决定了该房源的客源数量。另一方面，顾客必须在对房源最优价值知之甚少的情况下评估报价。本文旨在利用机器学习、深度学习和自然语言处理技术开发一个可靠的价格预测模型，以在房源可用信息极少的情况下辅助房东和顾客进行价格评估。租赁特征、房东特征和顾客评论将构成预测变量，并将使用从线性回归到基于树的模型、支持向量回归（SVR）、K-means 聚类（KMC）和神经网络（NNs）的一系列方法来构建预测模型。
引用
@article{arxiv.1907.12665,
title = {Airbnb Price Prediction Using Machine Learning and Sentiment Analysis},
author = {Pouya Rezazadeh Kalehbasti and Liubov Nikolenko and Hoormazd Rezaei},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.12665},
year = {2021}
}