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Machine-learning pour la prédiction des prix dans le secteur du tourisme en ligne
The goal of this paper is to consider the design of decision-making tools in the context of varying travel prices from the customerâs perspective. Based on vast streams of heterogeneous historical data collected through the internet, we describe here two approaches to forecasting travel price changes at a given horizon, taking as input variables a list of descriptive characteristics of the flight, together with possible features of the past evolution of the related price series. Though heterogeneous in many respects ( e.g. sampling, scale), the collection of historical prices series is here represented in a unified manner, by marked point processes (MPP). State-of-the-art supervised learning algorithms, possibly combined with a preliminary clustering stage, grouping flights whose related price series exhibit similar behavior, can be next used in order to help the customer to decide when to purchase her/his ticket.Nous nous intĂ©ressons au problĂšme de la prĂ©diction de lâoccurrence dâune baisse de prix pour fournir un conseil Ă lâachat immĂ©diat ou reportĂ© dâun voyage sur un site web de comparaison des prix. La mĂ©thodologie proposĂ©e repose sur lâapprentissage statistique dâun modĂšle dâĂ©volution du prix Ă partir de lâinformation conjointe dâattributs du voyage considĂ©rĂ© et dâobservations passĂ©es du prix et de la "popularitĂ©" celui-ci. LâoriginalitĂ© principale consiste Ă reprĂ©senter lâĂ©volution des prix par le processus ponctuel inhomogĂšne des sauts de celui-ci. A partir dâune base de donnĂ©es constituĂ©e par liligo.com, nous mettons en oeuvre une mĂ©thode dâapprentissage dâun modĂšle dâĂ©volution des prix. Ce modĂšle permet de fournir un prĂ©dicteur de lâoccurrence dâune baisse du prix sur une pĂ©riode future donnĂ©e et donc de prodiguer un conseil dâachat ou dâattente au client
A data-mining approach to travel price forecasting
Nous nous intĂ©ressons au problĂšme de la prĂ©diction de lâoccurrence dâune baisse de prix pour fournir un conseil Ă lâachat immĂ©diat ou reportĂ© dâun voyage sur un site web de comparaison des prix. La mĂ©thodologie proposĂ©e repose sur lâapprentissage statistique dâun modĂšle dâĂ©volution du prix Ă partir de lâinformation conjointe dâattributs du voyage considĂ©rĂ© et dâobservations passĂ©es du prix et de la "popularitĂ©" celui-ci. LâoriginalitĂ© principale consiste Ă reprĂ©senter lâĂ©volution des prix par le processus ponctuel inhomogĂšne des sauts de celui-ci. A partir dâune base de donnĂ©es constituĂ©e par liligo.com, nous mettons en oeuvre une mĂ©thode dâapprentissage dâun modĂšle dâĂ©volution des prix. Ce modĂšle permet de fournir un prĂ©dicteur de lâoccurrence dâune baisse du prix sur une pĂ©riode future donnĂ©e et donc de prodiguer un conseil dâachat ou dâattente au client.The goal of this paper is to consider the design of decision-making tools in the context of varying travel prices from the customerâs perspective. Based on vast streams of heterogeneous historical data collected through the internet, we describe here two approaches to forecasting travel price changes at a given horizon, taking as input variables a list of descriptive characteristics of the flight, together with possible features of the past evolution of the related price series. Though heterogeneous in many respects ( e.g. sampling, scale), the collection of historical prices series is here represented in a unified manner, by marked point processes (MPP). State-of-the-art supervised learning algorithms, possibly combined with a preliminary clustering stage, grouping flights whose related price series exhibit similar behavior, can be next used in order to help the customer to decide when to purchase her/his ticket
Machine-learning pour la prédiction des prix dans le secteur du tourisme en ligne
The goal of this paper is to consider the design of decision-making tools in the context of varying travel prices from the customerâs perspective. Based on vast streams of heterogeneous historical data collected through the internet, we describe here two approaches to forecasting travel price changes at a given horizon, taking as input variables a list of descriptive characteristics of the flight, together with possible features of the past evolution of the related price series. Though heterogeneous in many respects ( e.g. sampling, scale), the collection of historical prices series is here represented in a unified manner, by marked point processes (MPP). State-of-the-art supervised learning algorithms, possibly combined with a preliminary clustering stage, grouping flights whose related price series exhibit similar behavior, can be next used in order to help the customer to decide when to purchase her/his ticket.Nous nous intĂ©ressons au problĂšme de la prĂ©diction de lâoccurrence dâune baisse de prix pour fournir un conseil Ă lâachat immĂ©diat ou reportĂ© dâun voyage sur un site web de comparaison des prix. La mĂ©thodologie proposĂ©e repose sur lâapprentissage statistique dâun modĂšle dâĂ©volution du prix Ă partir de lâinformation conjointe dâattributs du voyage considĂ©rĂ© et dâobservations passĂ©es du prix et de la "popularitĂ©" celui-ci. LâoriginalitĂ© principale consiste Ă reprĂ©senter lâĂ©volution des prix par le processus ponctuel inhomogĂšne des sauts de celui-ci. A partir dâune base de donnĂ©es constituĂ©e par liligo.com, nous mettons en oeuvre une mĂ©thode dâapprentissage dâun modĂšle dâĂ©volution des prix. Ce modĂšle permet de fournir un prĂ©dicteur de lâoccurrence dâune baisse du prix sur une pĂ©riode future donnĂ©e et donc de prodiguer un conseil dâachat ou dâattente au client