Expedia

Процесс выбора отеля для следующего путешествия становится все более сложным решением. Задача персонификации предложения для конкретного клиента становится все более востребованной в индустрии путешествий. Наш коллега из института Математики СО РАН участвовал в конкурсе, проводимом Kaggle, на лучший алгоритм для сервиса рекомендаций, и занял 3е место из более чем 2000 коллективов, специализирующихся в Data Science.
https://www.kaggle.com/c/expedia-hotel-recommendations/
Индустрия:
Путешествия
Регион:
США
Технологии:
Python
Размер:
менее человеко-года

Задача

Expedia не имела на момент старта проекта наработанного объема данных для того, чтобы использовать аналитические модели и делать прогнозы.

Поэтому одной из задач проекта было спроектировать модель данных с учетом различных параметров, которая позволит в будущем делать наиболее качественную аналитику и предлагать клиенту самые предпочтительные варианты.

Решение

Expedia предоставила данные о поведении клиентов за разные годы, о критериях поиска, о просмотренных вариантах и о забронированных в итоге вариантах.

В результате работы алгоритма выдавался список рекомендуемых клиенту вариантов на основе критериев его поиска и некоторых дополнительных данных об этом клиенте.

Алгоритм занял 3е место в конкурсе, проводимом Kaggle.