共享经济短租市场供需关系建模

本项目与短租数据公司 AirDNA 合作，围绕 Airbnb 平台用户评论文本，采用统计与机器学习方法，对共享经济短租市场的供需关系及其宏观影响进行建模分析，并刻画不同用户群的行为特征。

本项目在文本侧基于自然语言处理 (NLP) 与预训练 BERT，量化用户偏好及对房东的信任程度；在结构建模侧综合运用结构方程模型 (SEM)、主成分分析 (PCA)、探索性/验证性因子分析 (EFA/CFA)、广义线性回归与潜在狄利克雷分配 (LDA) 等方法，为疫情后房东应对市场不确定性提供决策依据。相关分析结论已支撑 AirDNA 向短租行业输出高价值数据与洞察。