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논문 기본 정보

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저자정보
Samyuktha Muralidharan (California State University) Savita Yadav (California State University) Jungwoo Huh (Yonsei University) Sanghoon Lee (Yonsei University) Jongwook Woo (California State University)
저널정보
한국정보통신학회JICCE Journal of information and communication convergence engineering Journal of information and communication convergence engineering Vol.20 No.2
발행연도
2022.6
수록면
96 - 102 (7page)

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We aim to build predictive models for Airbnb’s prices using a GPU-accelerated RAPIDS in a big data cluster. The Airbnb Listings datasets are used for the predictive analysis. Several machine-learning algorithms have been adopted to build models that predict the price of Airbnb listings. We compare the results of traditional and big data approaches to machine learning for price prediction and discuss the performance of the models. We built big data models using Databricks Spark Cluster, a distributed parallel computing system. Furthermore, we implemented models using multiple GPUs using RAPIDS in the spark cluster. The model was developed using the XGBoost algorithm, whereas other models were developed using traditional central processing unit (CPU)-based algorithms. This study compared all models in terms of accuracy metrics and computing time. We observed that the XGBoost model with RAPIDS using GPUs had the highest accuracy and computing time.
#Airbnb Price #Big Data #XGBoost #RAPIDS #Scalable Predictive Analysis

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. RELATED WORK
III. SYSTEM MODEL AND METHODS
IV. BIG DATA PREDICTIVE ANALYSIS USING CPUS AND GPUS
V. CONCLUSION
REFERENCES

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