論文の概要: Enhancing Hotel Recommendations with AI: LLM-Based Review Summarization and Query-Driven Insights
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.18277v1
- Date: Tue, 21 Oct 2025 04:02:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-25 03:08:12.853057
- Title: Enhancing Hotel Recommendations with AI: LLM-Based Review Summarization and Query-Driven Insights
- Title（参考訳）: AIによるホテルレコメンデーションの強化: LLMベースの要約とクエリ駆動インサイト
- Authors: Nikolaos Belibasakis, Anastasios Giannaros, Ioanna Giannoukou, Spyros Sioutas,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ユーザレビューから重要な洞察を要約し、マイニングすることで、短い賃貸住宅のレコメンデーションを強化することができる。
本論文で提示されたWebアプリケーションは,Booking.com プラットフォーム上のプロパティからテキストベースのユーザレビューを分離する手順を "instaGuide" という名で自動化する。
以上の結果から,LLMによる要約により,利用者が適切な短期賃貸アパートの検索に費やす時間を大幅に削減できる可能性が示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4199844472131921
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The increasing number of data a booking platform such as Booking.com and AirBnB offers make it challenging for interested parties to browse through the available accommodations and analyze reviews in an efficient way. Efforts have been made from the booking platform providers to utilize recommender systems in an effort to enable the user to filter the results by factors such as stars, amenities, cost but most valuable insights can be provided by the unstructured text-based reviews. Going through these reviews one-by-one requires a substantial amount of time to be devoted while a respectable percentage of the reviews won't provide to the user what they are actually looking for. This research publication explores how Large Language Models (LLMs) can enhance short rental apartments recommendations by summarizing and mining key insights from user reviews. The web application presented in this paper, named "instaGuide", automates the procedure of isolating the text-based user reviews from a property on the Booking.com platform, synthesizing the summary of the reviews, and enabling the user to query specific aspects of the property in an effort to gain feedback on their personal questions/criteria. During the development of the instaGuide tool, numerous LLM models were evaluated based on accuracy, cost, and response quality. The results suggest that the LLM-powered summarization reduces significantly the amount of time the users need to devote on their search for the right short rental apartment, improving the overall decision-making procedure.
- Abstract（参考訳）: Booking.com や AirBnB のような予約プラットフォームにおけるデータの増加は、利害関係者が利用可能な宿泊施設を閲覧し、レビューを効率的に分析することを困難にしている。
予約プラットフォームプロバイダは、ユーザーが星やアメニティ、コストなどの要因で結果をフィルタリングできるように、レコメンデーションシステムを利用するように努力してきたが、最も価値のある洞察は構造化されていないテキストベースのレビューによって得ることができる。
これらのレビューを1対1で行うには相当な時間が必要ですが、レビューのかなりの割合は、実際に探しているものを提供してくれません。
本研究では,Large Language Models(LLMs)が,ユーザレビューから重要な洞察を要約し,マイニングすることで,短期賃貸住宅のレコメンデーションを強化する方法について検討する。
InstaGuideと名づけられたWebアプリケーションは、Booking.comプラットフォーム上のプロパティからテキストベースのユーザレビューを分離し、レビューの要約を合成し、ユーザが個人の質問や基準に対するフィードバックを得るために、プロパティの特定の側面をクエリできるようにする手順を自動化する。
InstaGuideツールの開発中に、精度、コスト、応答品質に基づいて多数のLCMモデルを評価した。
以上の結果から,LLMによる要約は,利用者が適切な短期賃貸アパートの検索に費やす時間を大幅に削減し,全体の意思決定手順を改善することが示唆された。
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