| LEADER |
05249nam a22002537a 4500 |
| 001 |
1915054 |
| 024 |
|
|
|3 10.21608/JAAUTH.2020.38784.1060
|
| 041 |
|
|
|a eng
|
| 044 |
|
|
|b مصر
|
| 100 |
|
|
|9 562584
|a العتيبي، عيد
|e مؤلف
|
| 245 |
|
|
|a Application of Machine Learning in the Hotel Industry:
|b A Critical Review
|
| 246 |
|
|
|a تطبيق التعلم الآلي في صناعة الفنادق:
|b مراجعة نقدية
|
| 260 |
|
|
|b جامعة قناة السويس - كلية السياحة والفنادق
|c 2020
|
| 300 |
|
|
|a 78 - 96
|
| 336 |
|
|
|a بحوث ومقالات
|b Article
|
| 520 |
|
|
|a تشهد صناعة الفنادق تغييراً كبيراً بسبب تكنولوجيا المعلومات والاتصالات، حالها في ذلك حال باقي الصناعات. ومع ذلك، فإن هذا التغيير ليس سريعاً. وعليه فقد أولى عدد من الباحثين في الآونة الأخيرة اهتماما بالغا لاستكشاف وتنفيذ التقنيات الجديدة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في صناعة الفنادق. ولذا، فإن هذه الدراسة تسعى للإجابة على ثلاثة أسئلة بحثية رئيسية بناة على الأبحاث الجديدة في قطاع الفنادق: س1: أين تنفذ صناعة الفنادق التعلم الآلي؟ س2: ما هي تقنيات التعلم الآلي المستخدمة في صناعة الفنادق؟ س3: ما هي الدول التي تستخدم التعلم الآلي في صناعة الفنادق؟، وبناء على البحث والتقصي في الدراسات السابقة، فقد خلصت الدراسة الحالية إلى أن التعلم الآلي مفيد في التنبؤ بالطلب والتنبؤ بالأسعار والتنبؤ بإلغاء الحجوزات والأداء المالي للفنادق، وبالتالي كفاءة العمل. حيث تتفوق خوارزميات التعلم الآلي في دقة التنبؤ مقارنة بالنماذج الإحصائية التقليدية. ويتضح من الدراسات والتجارب السابقة أن الدولتين اللتين تتصدران تقنيات التعلم الآلي هما الصين والولايات المتحدة الأمريكية. وتكمن أهمية هذه الدراسة في أنها دراسة مقارنة تعتمد على التحليل الاستكشافي بهدف تحديد مدى معرفة المجتمع العلمي ووعيه بالتعلم الآلي في صناعة الفنادق.
|
| 520 |
|
|
|b Study purpose– The hotel industry like any other industry is witnessing a change due to information and communication technology. However, this change is quite slow. Many researchers in recent time have garnered interest in exploring and implementing the new technologies of artificial intelligence and machine learning in the hotel industry. Therefore, the purpose of this study is to give insights on the role of ML and its integrated technologies in the hotel industry. Design/Methodology/Approach– The study has critically reviewed articles published from 2010 to 2020. To achieve the research objective, the study seeks to answer three main research questions related to the existing literature; RQ1: Where does the hotel industry implement machine learning? RQ2: What are the machine learning techniques used in the hotel industry? RQ3: Which countries are using machine learning in the hotel industry? Findings– The study found that machine learning is helpful in demand forecasting, price forecasting, booking cancellation prediction, financial efficiency, and work efficiency. The machine learning algorithms outperform in the forecast accuracy against the statistical models. The countries at the forefront in machine learning technologies are China and USA. The other countries should take the cue from them and implement machine learning in their hotels Originality of the research– This research conducts exploratory analysis to identify the extent of scientific community knowledge and awareness on machine learning in the hotel industry. To the best of the authors’ knowledge, no prior researcher has conducted a similar study specifically in the hotel industry.
|
| 653 |
|
|
|a التنمية السياحية
|a القطاع الفندقي
|a التعاملات الإلكترونية
|a الحجز الآلي
|
| 692 |
|
|
|a صناعة الفندقة
|a التعلم الآلي
|a الذكاء الاصطناعي
|a التعلم العميق
|a إدارة الفنادق
|b Hotel Industry
|b Machine Learning
|b Artificial Intelligence
|b Deep Learning
|b Hotel Management
|
| 773 |
|
|
|4 دراسات بيئية
|6 Environmental Studies
|c 006
|e Journal of Association of Arab Universities for Tourism and Hospitality
|f Maǧallaẗ itiḥād al-ǧāmi’āt al-’arabiyyaẗ lil-sīyāḥaẗ wa al-ḍīyāfaẗ
|l 003
|m مج18, ع3
|o 1769
|s مجلة اتحاد الجامعات العربية للسياحة والضيافة
|v 018
|x 1687-1863
|
| 856 |
|
|
|u 1769-018-003-006.pdf
|n https://jaauth.journals.ekb.eg/article_108732_ar.html
|
| 930 |
|
|
|d y
|p y
|q n
|
| 995 |
|
|
|a HumanIndex
|
| 999 |
|
|
|c 1171031
|d 1171031
|
