C2C在线短租跨平台房东匹配算法

摘要：

随着民宿与在线短租平台的兴起,房东多归属现象持续受到关注与研究,该现象提供了新的研究角度,而如何在不同平台识别同源房东成为首要解决的问题.故本文基于传统用户匹配探索C2C在线短租跨平台房东匹配算法.其中由于房东个人信息稀疏,因此本文引入房源信息,设计基于房源信息的两阶段房东匹配算法(TSHM).本文方法在基于国内2大在线短租平台真实数据划分的普通数据集与难例数据集上分别达到99.69％与81.97％的准确率,优于SVM、DT等传统分类器,验证了匹配模型与匹配特征的有效性,为跨平台房东匹配提供新思路,在房东个人信息缺乏条件下仍可有效匹配房东.但本文仅针对国内平台数据进行实验,未引入文本与图片等特征,存在一定局限性.

关键词：在线短租、房东匹配、遗传算法、多归属

分类号：G202(信息与传播理论)

资助基金：国家自然科学基金;教育部人文社会科学研究项目

在线出版日期：2022-06-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：43-48,79