Prédiction de l'occurrence d'une baisse de prix pour le conseil à l'achat d'un billet en ligne
Résumé
Nous nous intéressons au problème de la prédiction de l'occurrence d'une baisse de prix pour fournir un conseil à l'achat immédiat ou reporté d'un voyage sur un site web de comparaison des prix. La méthodologie proposée repose sur l'apprentissage statistique d'un modèle d'évolution du prix à partir de l'information conjointe d'attributs du voyage considéré et d'observations passées du prix et de la "popularité" celui-ci. L'originalité principale consiste à représenter l'évolution des prix par le processus ponctuel inhomogène des sauts de celui-ci. Cette représentation servira en particulier à classer les vols (issus de la base de données de liligo.com) en comportements similaires et à construire pour chacun des comportements identifiés un modèle commun. Nous mettons alors en oeuvre une méthode d'apprentissage d'un modèle d'évolution des prix. Ce modèle permet de fournir un prédicteur de l'occurrence d'une baisse du prix sur une période future donnée et donc de prodiguer un conseil d'achat ou d'attente au client. L'approche par modèle est comparée à une approche directe.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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