结合多样化排序模型进行个性化Expedia酒店搜索
机器学习
2013-12-02 v1
摘要
ICDM 2013挑战赛旨在应用机器学习解决酒店排序问题，目标是根据给定的酒店特征、酒店位置吸引力、用户聚合购买历史以及每个潜在酒店选择的竞争性在线旅行社信息，最大化购买量。本文描述了“binghsu & MLRush & BrickMover”团队的解决方案。我们进行了简单的特征工程工作，并由每个团队成员分别训练不同的模型。之后，我们使用列表式集成方法结合每个模型的输出。除了描述有效的模型和特征外，我们还将讨论在此次竞赛中使用深度学习时学到的经验教训。
引用
@article{arxiv.1311.7679,
title = {Combination of Diverse Ranking Models for Personalized Expedia Hotel Searches},
author = {Xudong Liu and Bing Xu and Yuyu Zhang and Qiang Yan and Liang Pang and Qiang Li and Hanxiao Sun and Bin Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1311.7679},
year = {2013}
}
备注
6 pages, 3 figures