【摘 要】
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随着后疫情时代的到来,在线短租房市场伴随着旅游业的复苏势必将迎来反弹,通过洞悉租客的喜好及需求并进行针对性运营有助于提升房源销量。本文采用Airbnb平台2020年至今的评论数据和2022年年末发布的的房源数据,基于评论文本分析和机器学习算法对阿姆斯特丹市和芝加哥市的短租房销量影响因素进行探索分析。首先对租客的网络评论进行文本分析。对每条评论文本进行情感极性划分,在删除停用词后分别得到正面评论中的
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随着后疫情时代的到来,在线短租房市场伴随着旅游业的复苏势必将迎来反弹,通过洞悉租客的喜好及需求并进行针对性运营有助于提升房源销量。本文采用Airbnb平台2020年至今的评论数据和2022年年末发布的的房源数据,基于评论文本分析和机器学习算法对阿姆斯特丹市和芝加哥市的短租房销量影响因素进行探索分析。首先对租客的网络评论进行文本分析。对每条评论文本进行情感极性划分,在删除停用词后分别得到正面评论中的100个高频词和负面评论中的30个高频词,并将高频词按照房屋属性、房东属性、平台属性、硬件设施、交通、管理服务六个方面进行归类,挖掘租客在租房时的关注点以及导致住户发表负面评论的原因,为后文的特征衍生和合理化建议提供理论依据。随后进行回归分析。对房源数据表经过数据预处理后,根据文本分析结果从房源描述、设施两个文本类字段中提取出约40种硬件设施和生活娱乐项目,并进行特征衍生。分别建立Lasso模型和逐步回归模型,初步筛选出对销量有显著影响的特征;在此基础上分别引入随机森林（RF）、GBRT和XGBoost构建集成学习模型,采用"、MAE和RMSE三个指标评判模型性能,发现集成学习模型相比于单个回归模型效果更佳,其中Lasso-RF模型在训练集和测试集上的"值均高于其他模型,分别达到0.98和0.89,同时该模型还兼具较好的稳定性。采用LassoRF模型分别得到阿姆斯特丹市和芝加哥市销量影响因素的重要性排序,并进行归因解读和异同点分析。最后根据分析结果提出针对性的建议。对于阿姆斯特丹市,平台可以通过激励租客产生评分和评价行为、推出优惠券等方式进行针对性运营;对于芝加哥市,平台应投入主要精力协助房东完善房屋的基础设施。
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