論文の概要: Predicting Listing Prices In Dynamic Short Term Rental Markets Using
Machine Learning Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06929v1
- Date: Mon, 14 Aug 2023 04:15:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-15 14:24:12.163484
- Title: Predicting Listing Prices In Dynamic Short Term Rental Markets Using
Machine Learning Models
- Title（参考訳）: 機械学習モデルを用いた動的短期レンタル市場におけるリスティング価格予測
- Authors: Sam Chapman, Seifey Mohammad, Kimberly Villegas
- Abstract要約: 私たちは、機械学習モデリングアプローチを用いてAirbnbレンタルの価格を予測することを目指している。
本研究の目的は、テキサス州オースチンでAirbnbの賃貸価格を予測するための正確な機械学習モデルを構築することである。
プロジェクトの第2の目的は、Airbnbのレンタル価格を駆動する重要な要因を特定し、これらの要因が場所や資産タイプによってどのように異なるかを調べることです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Our research group wanted to take on the difficult task of predicting prices
in a dynamic market. And short term rentals such as Airbnb listings seemed to
be the perfect proving ground to do such a thing. Airbnb has revolutionized the
travel industry by providing a platform for homeowners to rent out their
properties to travelers. The pricing of Airbnb rentals is prone to high
fluctuations, with prices changing frequently based on demand, seasonality, and
other factors. Accurate prediction of Airbnb rental prices is crucial for hosts
to optimize their revenue and for travelers to make informed booking decisions.
In this project, we aim to predict the prices of Airbnb rentals using a machine
learning modeling approach.
Our project expands on earlier research in the area of analyzing Airbnb
rental prices by taking a methodical machine learning approach as well as
incorporating sentiment analysis into our feature engineering. We intend to
gain a deeper understanding on periodic changes of Airbnb rental prices. The
primary objective of this study is to construct an accurate machine learning
model for predicting Airbnb rental prices specifically in Austin, Texas. Our
project's secondary objective is to identify the key factors that drive Airbnb
rental prices and to investigate how these factors vary across different
locations and property types.
- Abstract（参考訳）: 我々の研究グループは、動的市場における価格予測の難しい課題に取り組みたかった。
Airbnbのリスティングのような短期レンタルは、そうしたことを行うための完璧な証明場であるように思われた。
airbnbは、家主が家賃を旅行者に貸し出すプラットフォームを提供することで、旅行業界に革命をもたらした。
Airbnbの賃貸料は、需要、季節性、その他の要因に基づいて価格が頻繁に変わるため、高い変動の傾向にある。
Airbnbのレンタル価格の正確な予測は、ホストが収入を最適化し、旅行者が予約決定を行うために不可欠である。
このプロジェクトでは、機械学習モデリングアプローチを用いてAirbnbレンタルの価格を予測することを目的としている。
当社のプロジェクトは、方法論的な機械学習アプローチを採用するとともに、私たちの機能エンジニアリングに感情分析を取り入れることで、Airbnbのレンタル価格を分析する分野における初期の研究を拡大しています。
Airbnbのレンタル価格の定期的な変更について、より深く理解するつもりです。
本研究の目的は、テキサス州オースチンでAirbnbの賃貸価格を予測するための正確な機械学習モデルを構築することである。
プロジェクトの二次目標は、Airbnbのレンタル価格を駆動する重要な要因を特定し、これらの要因が場所や資産タイプによってどのように異なるかを調べることです。
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