K-Means聚类和时间序列的在线短租共享经济分析
武帅1
张苗2
夏换3
杨秀璋2
1.贵州财经大学信息学院 贵州贵阳 550025;涟水县高层次人才发展中心 江苏淮安 2232002.贵州财经大学信息学院 贵州贵阳 5500253.贵州财经大学贵州省电子商务大数据营销工程研究中心 贵州贵阳 550025
摘要：互联网创新浪潮下,共享经济作为一种新型商业模式,改变了人们参与经济及消费方式.传统的酒店住宿不再是人们唯一的选择,随着消费者对住宿的需求多样化,传统酒店行业已无法满足用户个性化需求.在与互联网的共同推动下,在线短租应运而生.然而,在线短租作为新兴住宿,业态的相关研究甚少.针对以上不足,提出一种基于K-Means聚类和时间序列ARIMA模型的预测分析算法,依托数据可视化从多维度挖掘蚂蚁短租网有关贵州短租房相关数据,并预测地区短租房房价波动情况.提出的算法可广泛运用于全国在线短租房价预测分析,对商家如何占据共享经济市场份额有积极指导作用,具有重要的理论依据和使用价值.
关键词：时间序列K-Means聚类线性回归在线短租共享经济
论文发表日期：2021-08-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 41-46 )