所有的在线旅行社都再努力满足亚马逊和Netflix制定的AI驱动的个性化标准。另外，世界各地的线上旅行系统竞争越发激烈，各个旅行商努力通过推荐、比较、匹配和分享来抓住我们的注意力和钱包。

1. 数据

数据是匿名用户的，并且所有字段都是数字格式。数据可以在Kaggle中下载，train.csv中记录用户的行为，destinations.csv包含了用户的酒店信息。

图一: train.csv

import datetimeimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns%matplotlib inlinefrom sklearn.model_selection import cross_val_scorefrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.pipeline import make_pipelinefrom sklearn import preprocessingfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn import svm

为了能够在本地运行，我们随机选取了1%的数据，但仍然有24179条数据。

df = pd.read_csv('train.csv.gz', sep=',').dropna()dest = pd.read_csv('destinations.csv.gz')df = df.sample(frac=0.01, random_state=99)df.shape

输出：(241179, 24)

2. 探索性分析

该系统的目的是要根据用户的搜索信息，预测用户将会预定哪种旅馆。总共有100种。换言之，我们是要处理一个100分类问题。

plt.figure(figsize=(12, 6))sns.distplot(df['hotel_cluster'])

图三

可以看出每个类的分布很均匀。

3. 特征工程

Checkin和checkout列的数据是时间格式的数据，不能直接使用。我们将从中提取出年份和月份。通过定义一个函数取抽取，并将他们合并到destination.csv中。

from datetime import datetimedef get_year(x): if x is not None and type(x) is not float: try: return datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d').year except ValueError: return datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S').year else: return 2013 passdef get_month(x): if x is not None and type(x) is not float: try: return datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d').month except: return datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S').month else: return 1 passdef left_merge_dataset(left_dframe, right_dframe, merge_column): return pd.merge(left_dframe, right_dframe, on=merge_column, how='left')

处理时间格式的列：

df['date_time_year'] = pd.Series(df.date_time, index = df.index)df['date_time_month'] = pd.Series(df.date_time, index = df.index)from datetime import datetimedf.date_time_year = df.date_time_year.apply(lambda x: get_year(x))df.date_time_month = df.date_time_month.apply(lambda x: get_month(x))del df['date_time']

处理srch_ci列：

df['srch_ci_year'] = pd.Series(df.srch_ci, index=df.index)df['srch_ci_month'] = pd.Series(df.srch_ci, index=df.index)# convert year & months to intdf.srch_ci_year = df.srch_ci_year.apply(lambda x: get_year(x))df.srch_ci_month = df.srch_ci_month.apply(lambda x: get_month(x))# remove the srch_ci columndel df['srch_ci']

处理srch_co列：

df['srch_co_year'] = pd.Series(df.srch_co, index=df.index)df['srch_co_month'] = pd.Series(df.srch_co, index=df.index)# convert year & months to intdf.srch_co_year = df.srch_co_year.apply(lambda x: get_year(x))df.srch_co_month = df.srch_co_month.apply(lambda x: get_month(x))# remove the srch_co columndel df['srch_co']

4. 初步分析

在创建了一些新列和去除一些无用的列后，我们想要知道每一列跟类标是否有线性关系。这可以让我们更加关注一些特定的特征。

df.corr()["hotel_cluster"].sort_values()

图4

可以看出所有的列都基本跟类标没什么线性关系。这意味着刚才的那些方法对这个问题并不合适。

5. 策略

在快速的进行谷歌搜索之后，我们不难发现将目的地、旅馆国家、旅馆超市结合起来能够更加准确的帮助我们找到对应的类标。

pieces = [df.groupby(['srch_destination_id','hotel_country','hotel_market','hotel_cluster'])['is_booking'].agg(['sum','count'])]agg = pd.concat(pieces).groupby(level=[0,1,2,3]).sum()agg.dropna(inplace=True)agg.head()

图五

agg['sum_and_cnt'] = 0.85*agg['sum'] + 0.15*agg['count']agg = agg.groupby(level=[0,1,2]).apply(lambda x: x.astype(float)/x.sum())agg.reset_index(inplace=True)agg.head()

图六

agg_pivot = agg.pivot_table(index=['srch_destination_id','hotel_country','hotel_market'], columns='hotel_cluster', values='sum_and_cnt').reset_index()agg_pivot.head()

图七

df = pd.merge(df, dest, how='left', on='srch_destination_id')df = pd.merge(df, agg_pivot, how='left', on=['srch_destination_id','hotel_country','hotel_market'])df.fillna(0, inplace=True)df.shape

输出：(241179, 276)

6. 实现算法

我们只对预定的样本有兴趣：

df = df.loc[df['is_booking'] == 1]

得到特征和类标:

X = df.drop(['user_id', 'hotel_cluster', 'is_booking'], axis=1)y = df.hotel_cluster

朴素贝叶斯：

from sklearn.naive_bayes import GaussianNBclf = make_pipeline(preprocessing.StandardScaler(), GaussianNB(priors=None))np.mean(cross_val_score(clf, X, y, cv=10))

0.10347912437041926

KNN：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierclf = make_pipeline(preprocessing.StandardScaler(), KNeighborsClassifier(n_neighbors=5))np.mean(cross_val_score(clf, X, y, cv=10, scoring='accuracy'))

0.25631461834732266

随机森林：

clf = make_pipeline(preprocessing.StandardScaler(), RandomForestClassifier(n_estimators=273,max_depth=10,random_state=0))np.mean(cross_val_score(clf, X, y, cv=10))

0.24865023372782996

多分类逻辑回归：

from sklearn.linear_model import LogisticRegressionclf = make_pipeline(preprocessing.StandardScaler(), LogisticRegression(multi_class='ovr'))np.mean(cross_val_score(clf, X, y, cv=10)) 

0.30445543572367767
支持向量机：很耗时，但是效果更好。

from sklearn import svmclf = make_pipeline(preprocessing.StandardScaler(), svm.SVC(decision_function_shape='ovo'))np.mean(cross_val_score(clf, X, y, cv=10))

0.3228727137315005

看起来我们需要做更多的特征工程去优化结果。接下来将会进一步调优。

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