Опубликовано в WSDM 2018 Фемис Мавридис, Пабло Эстевес, Лукас Бернарди
Статья: https://arxiv.org/pdf/1802.03102.pdf
Booking.com - это виртуальная двусторонняя торговая площадка, где гости и поставщики жилья являются двумя разными заинтересованными сторонами. Они встречаются для достижения своих разных целей. Гости хотят иметь возможность выбирать жилье из огромного и разнообразного ассортимента, быстро и надежно в соответствии со своими требованиями и ограничениями. Поставщики жилья стремятся выйти на надежный и большой рынок, который максимизирует их доход. Поиск лучшего жилья для гостей - проблема, обычно решаемая сообществом рекомендательных систем, и поиск лучшей аудитории для поставщиков жилья - ключевые элементы хорошей платформы. В этой работе описывается, как Booking.com расширяет такой подход, позволяя гостям самим найти лучшее жилье, помогая им узнать их потребности и ограничения, что на самом деле может предложить рынок, укрепляя хорошие решения, препятствуя плохим и т. Д., Превращая платформу в советника по процессу принятия решений, а не в лицо, принимающее решения. Booking.com реализует эту идею с помощью сотен моделей с машинным обучением, каждая из которых проверена с помощью тщательных рандомизированных контролируемых экспериментов. Мы более подробно останавливаемся на типах моделей, методах, методологических проблемах и проблемах, с которыми мы столкнулись.
