Функционала динамического ценообразования - система, которая будет рекомендовать арендодателю оптимальную стоимость для его предложения с учетом параметров рынка и истории бронирования похожих объектов.
Задачу динамического ценообразования была решена путем обработки исторических данных о бронировании при помощи ML-модели. Модель рассчитывает оптимальную цену бронирования, которая представляется арендодателю как рекомендуемая. Ограничения предлагаемой цены бронирования - повышение не более чем на 30% и понижение не более чем на 10% от изначальной цены, указанной арендодателем. Цена бронирования объекта рассчитывается на определенное количество дней от старта расчета (настраиваемый параметр, не более 30 дней). Система также предусматривает функционал логирования данных о предложенной рекомендованной цене с исходом бронирования для уточнения следующих прогнозов и корректировки модели.
Основными данными для обучения модели являются история бронирования с указанием цены, вектор параметров объекта недвижимости и матрица “похожих” объектов. Для ускорения обработки данных были использованы механизмы многопоточной параллельной обработки данных.
В ходе работы по созданию модели исследован и апробирован ряд различных методов, в том числе: линейная регрессия, регрессия с регуляризацией, модели временных рядов, градиентный бустинг.
