Maximizing Profitability and Occupancy: An Optimal Pricing Strategy for Airbnb Hosts Using Regression Techniques and Natural Language Processing
Notice bibliographique
Résumé
In the competitive landscape of Airbnb hosting, optimizing pricing strategies for properties is a complex challenge that requires revenue maximization with high occupancy rates. This research aimed to introduce a solution that leverages big data and machine learning techniques to help hosts improve their property’s market performance. Our primary goal was to introduce a solution that can augment property owners’ understanding of their property’s market value within their urban context, thereby optimizing both the utilization and profitability of their listings. We employed a multi-faceted approach with diverse models, including support vector regression, XGBoost, and neural networks, to analyze the influence of factors such as location, host attributes, and guest reviews on a listing’s financial performance. To further refine our predictive models, we integrated natural language processing techniques for in-depth listing review analysis, focusing on term frequency-inverse document frequency (TF-IDF), bag-of-words, and aspect-based sentiment analysis. Integrating such techniques allowed for in-depth listing review analysis, providing nuanced insights into guest preferences and satisfaction. Our findings demonstrated that AirBnB hosts can effectively utilize both state-of-the-art and traditional machine learning algorithms to better understand customer needs and preferences, more accurately assess their listings’ market value, and focus on the importance of dynamic pricing strategies. By adopting this data-driven approach, hosts can achieve a balance between maintaining competitive pricing and ensuring high occupancy rates. This method not only enhances revenue potential but also contributes to improved guest satisfaction and the growing field of data-driven decisions in the sharing economy, specially tailored to the challenges of short-term rentals.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».