Resumen

Entender los determinantes de la satisfacción en el hospedaje P2P es crucial, especialmente con la aparición de plataformas como Airbnb, que se ha convertido en la plataforma más grande para alojamientos de alquiler a corto plazo. Aunque se han llevado a cabo muchos estudios en esta dirección, aún hay brechas por llenar, especialmente en lo que respecta a la aprehensión de los clientes teniendo en cuenta su categoría. En este estudio, adoptamos un enfoque basado en el aprendizaje automático para examinar 100,000 opiniones de clientes dejadas en la plataforma de Airbnb con el fin de identificar diferentes dimensiones que moldean la satisfacción del cliente según cada categoría estudiada (individuos, parejas y familias). Sin embargo, los datos recopilados no proporcionan información sobre la categoría a la que pertenece el cliente. Por lo tanto, aplicamos algoritmos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) a las opiniones para encontrar pistas que pudieran ayudarnos a segmentarlas, y luego entrenamos dos modelos de regresión, regresión line

• Materias:Anillos Modelos dinámicos Teoría de grupos Variedades de curvas Ecuación diferencial
• Subjects:Rings Dynamic models Group theory Varieties of curves Differential Equation
• Palabras claves:Determinantes; Satisfacción; Alojamiento P2P; Airbnb; Aprendizaje automático; Categorías
• Keywords:Determinants; Satisfaction; P2P hosting; Airbnb; Machine learning; Categories