基于机器学习的武汉市酒店定价模型研究
发布时间：2022-01-09 20:20
随着我国旅游行业的高速发展,酒店行业的发展前景十分乐观。对于很多投资酒店行业的投资者来说,酒店定价是使得自己利润最大化的重要手段,合理的定价策略也会给商家带来竞争力。同时在线酒店信息公开透明,制定合理的定价策略,也给消费者带来更大满意度。因此,酒店定价的研究具有广泛应用意义。酒店定价的研究主要集中于酒店价格影响因素和酒店定价策略,酒店定价方法主要从成本导向、市场导向以及两者结合导向法进行的。成本导向法忽略了市场对定价的影响;两者结合的方法模型中,非公开数据难以获取;市场导向法中的各个定价模型都考虑了市场供求关系对酒店定价的影响,其中基于网络定价的方式考虑到互联网+酒店的营销模式的定价方法。因此本文采用基于网络定价方法中的以竞争为中心的方法对武汉市酒店定价模型进行研究,主要内容有:本文利用爬虫技术获取了 8968条武汉市酒店样本和52个特征变量,包括酒店价格和酒店设施、交通环境、酒店政策等特征变量。首先,对原始数据进行了数据预处理和特征选择,并对预处理后的数据进行描述分析,得到特征与价格之间具有研究的意义。其次,利用特征选择后的数据集分别学习了 LASSO回归模型、K近邻回归模型、随机森...
【文章来源】：华中师范大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：49 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图３．１八爪鱼爬虫流程图??第二步在详情链接上爬取酒店详情页，酒店详情页内包含了酒店配置、酒店政??策及其他服务数据
？硕士学位论文??ＭＡＳＴＥＲ＇Ｓ?ＴＨＥＳＩＳ??系列１??４５??４＊?？?？?＊??面?２．５＾＾??＾?２Ｗ??ｓ－ｒ??０．５??０??０?２００?４００?６００?８００?１０００?１２００?１４００?１６００??全网低价活动??图３．７全网低价活动与取对数后价格的散点图??从图３．７可以看出，酒店政策的代表变量全网低价活动对酒店价格的影响。全??网活动为０的酒店表示无折扣，但有全网低价活动的酒店，活动越大酒店的价格越??高，活动越小，酒店价格也校在现实生活中，酒店定价能反应酒店的设施环境问??题，酒店不会将酒店价格制定成远不符合酒店设施，而把活动做得很大。价格本身??就高的酒店，为了刺激酒店市场的竞争力，会把活动做得越大。??综上，从特征与价格的描述统计分析可以看出，特征与酒店价格之间存在某种??联系，因此数据具有可挖掘的意义，可用于酒店定价模型的研究。下面利用数据集??研宄酒店定价模型。??２３??
硕士学位论文??ＭＡＳＴＥＲ＇Ｓ?ＴＨＥＳＩＳ??邻、随机森林、ＸＧＢＯＯＳＴ的最优参数模型作为次学习器，训练数据集，得到模型??预测的均方误差比较如下图：??不同次学习器模型预测结果??０．００８??０．００７??０．００６?０．００５２??Ｓ?０?００５??Ｊ義??Ｋ?〇．〇〇３??０．００２??０．００１??ｋｎｎ?ｒｆ?ｘｇｂ??次学习器??图４．５不同次学习器训练模型测试集ＭＳＥ对比图??从图４．５可以看出，ＸＧＢＯＯＳＴ－ＣＳｔａｃｋｉｎｇ的次级学习器为随机森林时模型测试??集ＭＳＥ的结果最优为０．００５２。从前面几节单一模型的建模结果也可以看出，相同??特征情况下随机森林训练模型的结果最好。这是因为本文对部分指标直接利用其缺??失值，而随机森林的优点之一就是可以应对缺失数据。因此ＸＧＢＯＯＳＴ－ＣＳｔａｃｋｉｎｇ??模型的初级学习器为表４．１１中的各个模型，次级学习器为表４．１１中的随机森林模??型，得到最优模型测试集ＭＳＥ为０．００５２。??４．３模型比较??通过前面５节的建模实验，利用网格搜索寻找了各模型的最优参数，利用测试??集的均方误差作为模型的评判标准，对比模型结果：??３３??
【参考文献】：
期刊论文
[1]试论收益管理在酒店行业中的应用逻辑分析[J]. 闫娟,刘昊,李艳. 陕西广播电视大学学报. 2019(04)
[2]基于机器学习的混合式特征选择算法[J]. 雷海锐,高秀峰,刘辉. 电子测量技术. 2018(16)
[3]收益管理视角下的酒店客房差别定价策略研究[J]. 赵广欣. 兰州财经大学学报. 2018(03)
[4]高星级酒店客房定价及实例研究——基于特征价格理论[J]. 刘建华,吴贵华. 价格月刊. 2018(03)
[5]酒店客房价格影响因素研究进展[J]. 尚天成,吴雪,刘培红,尚恺悌. 天津大学学报(社会科学版). 2017(01)
[6]西安市高星级酒店客房价格影响因素研究[J]. 杨红艳. 旅游纵览(下半月). 2016(12)
[7]星级酒店客房定价影响因素及模型研究[J]. 彭文姝,李进兵. 经济研究导刊. 2016(19)
[8]中国星级酒店客房价格影响因素研究[J]. 尚天成,张凯,刘培红,李欣欣,尚恺悌. 天津大学学报(社会科学版). 2015(04)
[9]需求导向定价法在酒店价格形成机制中的应用[J]. 文蓉. 价格月刊. 2014(03)
[10]星级酒店客房定价策略分析[J]. 胡顺利. 经济研究导刊. 2011(24)
硕士论文
[1]基于体系建设的在线旅行酒店定价分析[D]. 孙飚.南京大学 2018
[2]SV商务酒店客房定价与收益管理策略研究[D]. 吕新军.电子科技大学 2011
本文编号：3579379
【文章来源】：华中师范大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：49 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图３．１八爪鱼爬虫流程图??第二步在详情链接上爬取酒店详情页，酒店详情页内包含了酒店配置、酒店政??策及其他服务数据
？硕士学位论文??ＭＡＳＴＥＲ＇Ｓ?ＴＨＥＳＩＳ??系列１??４５??４＊?？?？?＊??面?２．５＾＾??＾?２Ｗ??ｓ－ｒ??０．５??０??０?２００?４００?６００?８００?１０００?１２００?１４００?１６００??全网低价活动??图３．７全网低价活动与取对数后价格的散点图??从图３．７可以看出，酒店政策的代表变量全网低价活动对酒店价格的影响。全??网活动为０的酒店表示无折扣，但有全网低价活动的酒店，活动越大酒店的价格越??高，活动越小，酒店价格也校在现实生活中，酒店定价能反应酒店的设施环境问??题，酒店不会将酒店价格制定成远不符合酒店设施，而把活动做得很大。价格本身??就高的酒店，为了刺激酒店市场的竞争力，会把活动做得越大。??综上，从特征与价格的描述统计分析可以看出，特征与酒店价格之间存在某种??联系，因此数据具有可挖掘的意义，可用于酒店定价模型的研究。下面利用数据集??研宄酒店定价模型。??２３??
硕士学位论文??ＭＡＳＴＥＲ＇Ｓ?ＴＨＥＳＩＳ??邻、随机森林、ＸＧＢＯＯＳＴ的最优参数模型作为次学习器，训练数据集，得到模型??预测的均方误差比较如下图：??不同次学习器模型预测结果??０．００８??０．００７??０．００６?０．００５２??Ｓ?０?００５??Ｊ義??Ｋ?〇．〇〇３??０．００２??０．００１??ｋｎｎ?ｒｆ?ｘｇｂ??次学习器??图４．５不同次学习器训练模型测试集ＭＳＥ对比图??从图４．５可以看出，ＸＧＢＯＯＳＴ－ＣＳｔａｃｋｉｎｇ的次级学习器为随机森林时模型测试??集ＭＳＥ的结果最优为０．００５２。从前面几节单一模型的建模结果也可以看出，相同??特征情况下随机森林训练模型的结果最好。这是因为本文对部分指标直接利用其缺??失值，而随机森林的优点之一就是可以应对缺失数据。因此ＸＧＢＯＯＳＴ－ＣＳｔａｃｋｉｎｇ??模型的初级学习器为表４．１１中的各个模型，次级学习器为表４．１１中的随机森林模??型，得到最优模型测试集ＭＳＥ为０．００５２。??４．３模型比较??通过前面５节的建模实验，利用网格搜索寻找了各模型的最优参数，利用测试??集的均方误差作为模型的评判标准，对比模型结果：??３３??
【参考文献】：
期刊论文
[1]试论收益管理在酒店行业中的应用逻辑分析[J]. 闫娟,刘昊,李艳. 陕西广播电视大学学报. 2019(04)
[2]基于机器学习的混合式特征选择算法[J]. 雷海锐,高秀峰,刘辉. 电子测量技术. 2018(16)
[3]收益管理视角下的酒店客房差别定价策略研究[J]. 赵广欣. 兰州财经大学学报. 2018(03)
[4]高星级酒店客房定价及实例研究——基于特征价格理论[J]. 刘建华,吴贵华. 价格月刊. 2018(03)
[5]酒店客房价格影响因素研究进展[J]. 尚天成,吴雪,刘培红,尚恺悌. 天津大学学报(社会科学版). 2017(01)
[6]西安市高星级酒店客房价格影响因素研究[J]. 杨红艳. 旅游纵览(下半月). 2016(12)
[7]星级酒店客房定价影响因素及模型研究[J]. 彭文姝,李进兵. 经济研究导刊. 2016(19)
[8]中国星级酒店客房价格影响因素研究[J]. 尚天成,张凯,刘培红,李欣欣,尚恺悌. 天津大学学报(社会科学版). 2015(04)
[9]需求导向定价法在酒店价格形成机制中的应用[J]. 文蓉. 价格月刊. 2014(03)
[10]星级酒店客房定价策略分析[J]. 胡顺利. 经济研究导刊. 2011(24)
硕士论文
[1]基于体系建设的在线旅行酒店定价分析[D]. 孙飚.南京大学 2018
[2]SV商务酒店客房定价与收益管理策略研究[D]. 吕新军.电子科技大学 2011
本文编号：3579379
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