Recommender systems refer to algorithms widely used in industry to determine the preferred product to propose to a customer, given some information about the customer and the context of the purchase. In this thesis, such an approach is applied to predict the desirability of hotels given information about an air travel booking. Specifically, we present a novel recommender system which optimizes the booking conversion based on a list of hotels chosen from a larger set. The proposed solution uses information such as details about the associated flight booking, characteristics of each hotel and the attributes of the list of hotels proposed. The main contribution of this thesis concerns the Hotel List Builder (HLB) which is the component of the recommender system that generates the new recommendations of hotels. This component relies on a two-stage machine learning model and the feature importance analysis of the hotel bookings. The expected conversion rate is improved from 0.049% to 0.186% on average due to the new recommendation system. This method also results in a significant improvement in the processing time when the HLB is applied with respect to a brute force solution to build an optimal list of hotel recommendations (up to 20 times faster). / Rekommendationssystem refererar till algoritmer som används i stor utsträckning inom industrin. Detta för att besluta den föredragna produkten som skall visas till en kund, med information om kunden och innehållet av köpet. I denna avhandling tillämpas ett tillvägagångssätt för att förutsäga önskemål om hotell med information om en flygreservation. Vi presenterar ett specifikt rekommendationssysten som optimerar bokningskonverteringen baserad på en lista över hotell. Dessa hotel är valda från en större upppsättning. Den föreslagna lösningen använder information såsom detaljer om tillhörande flygbokningar, egenskaper hos varje hotell och attributen i listan över föreslagda hotell. Huvudbidraget av denna avhandling handlar om Hotel List Builder (HLB). Denna är komponenten i rekomendationssystemet, vilket genererar de nya rekommendationerna av hotell. Denna komponent förlitar sig på en två-stegs maskininlärningsmodell och har viktiga analyser om hotellbokningar. Tack vare det nya rekommendationssystemet, förbättras den förväntade omvandlingskonverteringen från 0,049% till 0,186 i genomsnitt. Denna metod resulterar också i en betydande förbättring av behandlingstiden när HLB appliceras med respekt för en låg tvångslösning. Detta för att skapa en optimal lista av hotell rekommendationer (up till 20 gånger snabbare).
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-254873 |
| Date | January 2018 |
| Creators | Gonzalez Ferrer, Antonio Javier |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2018:651 |
Page generated in 0.0057 seconds