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Airbnb是全球最大的旅游房屋租赁平台之一。本文综合利用多种机器学习方法,基于房源本身的特征、房源的位置、设施与服务、租赁规则、房东的特征和房源的声誉这六类解释变量对北京市Airbnb房源价格进行了预测,并探讨了六类解释变量对房源价格的影响。发现:(a)六类变量中房源本身的特征对房源价格的影响最大。(b)非线性方法的表现明显优于线性方法。(c)与以往研究发现的Airbnb房源价格与允许即时预定呈负相关关系相反,北京市允许即时预订的房源价格高于不允许即时预订的房源。(d)房源容量、房间类型以及房源与市中心的距离是最重要的影响因素。本文为Airbnb房源定价研究提供了新的视角,同时有利于Airbnb房东更好地为其房源设置价格,作者从理论和实践的角度作出了可能的解释。 相似文献
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光标签交换(OLS)对基于分组的光交换是一种有吸引力的解决方案。标记比率调制(MRM)的方法是将标签信息叠加到载荷信息上。为了提高有效比特率,对标记比率调制进行了改进,将原来的四脉冲位置调制(4PPM)码改为一个新的5b8b码,使编码效率提高到了62.5%。同时,将偏振复用(PDM)与MRM结合使用,使比特率提高了一倍。标签接收器通过低速接收器直接接收来自偏振复用的标签信号,不需要使用偏振解复用,从而降低了成本。改进后的MRM在保持了MRM优点的同时,载荷的有效比特率比4PPM码的MRM提高了250%。仿真结果验证了改进的基于MRM的OLS的可行性。 相似文献
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