Un estudio de caso de turismo inteligente: clasificación de alojamientos utilizando modelos de aprendizaje automático basados en las características del alojamiento y las reseñas en línea de los huéspedes
Autores: umlievski, Nola; Brki Bakari, Marija; Mateti, Maja
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Un estudio de caso de turismo inteligente: clasificación de alojamientos utilizando modelos de aprendizaje automático basados en las características del alojamiento y las reseñas en línea de los huéspedes
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Análisis
Alojamiento
Opiniones de clientes
Aprendizaje automático
Precisión de clasificación
Modelos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 31
Citaciones: Sin citaciones
Este documento trata sobre el análisis de datos obtenidos de una página web para reservar alojamientos. La idea principal de la investigación es analizar la relación entre los factores de alojamiento y las reseñas de los clientes para determinar los factores que tienen la mayor influencia en las reseñas de los clientes. Se aplican métodos de aprendizaje automático a los datos recopilados y se entrenan modelos que pueden predecir la categoría de reseña para aquellos alojamientos que no son evaluados por los usuarios. Se examina la relación entre ciertos factores de alojamiento y la precisión de clasificación de los modelos para obtener una visión detallada de los datos utilizados para el entrenamiento del modelo, así como para hacer que los modelos sean más interpretables. Se prueba la precisión de clasificación de cada modelo y se examinan y comparan la precisión y la exhaustividad de los modelos.
Descripción
Este documento trata sobre el análisis de datos obtenidos de una página web para reservar alojamientos. La idea principal de la investigación es analizar la relación entre los factores de alojamiento y las reseñas de los clientes para determinar los factores que tienen la mayor influencia en las reseñas de los clientes. Se aplican métodos de aprendizaje automático a los datos recopilados y se entrenan modelos que pueden predecir la categoría de reseña para aquellos alojamientos que no son evaluados por los usuarios. Se examina la relación entre ciertos factores de alojamiento y la precisión de clasificación de los modelos para obtener una visión detallada de los datos utilizados para el entrenamiento del modelo, así como para hacer que los modelos sean más interpretables. Se prueba la precisión de clasificación de cada modelo y se examinan y comparan la precisión y la exhaustividad de los modelos.