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KDD2018|基于GBM的动态定价回归模型

Customized Regression Model for Airbnb Dynamic Pricing

Peng Ye, Julian Qian, Jieying Chen, Chen-hung Wu, Yitong Zhou, Spencer De Mars, Frank Yang, Li Zhang

Airbnb, Ant Financial, Impira

http://delivery.acm.org/10.1145/3220000/3219830/p932-ye.pdf

这篇文章主要讨论Airbnb的定价策略模型。价格优化的目标在于帮助分享房子的主人更好的定价。

在传统定价问题中，定价策略用于大量同样的产品，但是在Airbnb来说，没有"相同"的产品。该平台上的每个列表展示了不同的价格。Airbnb中很难估计精确的需求曲线，进而将传统的收益最大定价策略用于其中。

本文定价系统包含三个部分。首先，二分类模型预测预定的概率，然后，回归模型来预测最优价格，作者们给出了一种定制化损失函数来指导学习过程。最后，利用加性个性化逻辑对第二个模型的输出加以处理，进而给出最终的建议价格。

这篇文章着重描述定价系统中的第二步回归模型。作者们还给出了一些新的线下评估的衡量标准。这种定价策略已经部署在Airbnb的智能定价系统中。线上A/B测试结果显示了作者们所提出的模型的有效性。

定价建议图示如下

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智能定价图示如下  其中可以指定最低价和最高价

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智能定价主要关注两个点，一是需求预估

下面是谷歌搜索趋势图

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此外，如何定价跟时间因素以及顾客对该商品评价的好坏之间的关系十分紧密

这篇文章的亮点在于

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下面是本文的两个主要贡献

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定价系统概览如下

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预测预定概率所用的特征列表如下

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所使用的模型是GBM

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作者们还采用了基于位置的自适应采样策略

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根据价格以及预测的概率可以预估需求曲线

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图示如下

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以下三个因素会干扰需求曲线的估计

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算法给出的价格bad case 示例如下

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难以确定出价合不合理的case如下

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为了引出评价标准，下面是一些数字的意义约定

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下面是几个评价指标

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其中PDR图示如下

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BR图示如下

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部分指标的解释如下

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策略模型的特征及定义如下

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提出的损失函数定义如下

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具体表达式如下

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正负样本的损失函数上下界图示如下

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建议价格跟预定概率以及需求曲线之间的关系如下图所示

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正负样本定义如下

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正负样本的定义图示如下

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在时间窗选择上，作者们选择了三种情况

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效果如下

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两个城市的定价趋势如下

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