TY - A2的他,小君非盟- Chiny,默罕默德盟——Bencharef,奥马尔AU -哈迪,Moulay Youssef AU - Chihab,尤尼斯PY - 2021 DA - 2021/02/20 TI -侧重于以客户为中心的评价体系来评估客户的满意度Airbnb使用机器学习和NLP SP - 6675790六世- 2021 AB -理解满意度的决定因素在P2P托管是至关重要的,特别是在平台如Airbnb的出现,已成为最大的短期出租房屋的平台。尽管许多研究已经在这个方向,仍有差距了,特别是关于顾客考虑范畴的担忧。在这项研究中,我们采用了一种基于机器学习的方法来检查100000顾客评论留在Airbnb平台识别不同尺寸形状根据每个类别研究客户满意度(个人、夫妻和家庭)。然而,收集的数据不给任何客户所属类别的信息。我们应用自然语言处理(NLP)算法来评论为了找到线索可以帮助我们段,然后我们训练两个回归模型,多元线性回归和支持向量回归,为了计算系数作用于每个6小学成绩(精度、清洁度、签到、沟通、位置和价值)Airbnb指出,考虑到客户的类别评估他们的住宿的性能。结果表明,客户满意度指标同样不感兴趣。此外,差异被发现同样的指标根据客户所属的类别。根据这些结果,我们建议对Airbnb采用的评级系统进行改进,使其适用于每个类别的客户属于。SN - 1687 - 9724 UR - https://doi.org/10.1155/2021/6675790 - 10.1155 / 2021/6675790摩根富林明应用计算智能和软计算PB - Hindawi KW - ER