预测潜在客户支持需求并优化两侧市场的搜索排序

Airbnb是连接住户和客人以独特住宿和体验为目的的在线市场。当客人在Airbnb预订的住宿中入住时，少数情况下会需要来自Airbnb客户支持（CS）的支持，这可能给客人和住户造成不便，并需要Airbnb资源进行解决。在本工作中，我们展示了基于住户和客人行为可预测CS支持需求的实例。我们构建了一个预测每个住户和客人匹配是否需要CS支持的概率模型。该模型得分被纳入Airbnb的搜索排序算法作为众多因素之一。该变更促进了搜索结果中更可靠的匹配，并显著减少了需要CS支持的预订。