Application of machine learning in the hotel industry : a critical review
Other Title(s)
تطبيق التعلم الآلي في صناعة الفنادق : مراجعة نقدية
Author
Source
Journal of Association of Arab Universities for Tourism and Hospitality
Issue
Vol. 18, Issue 3 (30 Jun. 2020), pp.78-96, 19 p.
Publisher
Suez Canal University Faculty of Tourism and Hotels
Publication Date
2020-06-30
Country of Publication
Egypt
No. of Pages
19
Main Subjects
Topics
Abstract AR
تشهد صناعة الفنادق تغييرا كبيرا بسبب تكنولوجيا المعلومات و الاتصالات حالها في ذلك حال باقي الصناعات.
و مع ذلك فإن هذا التغيير ليس سريعا.
و عليه فقد أولى عدد من الباحثين في الآونة الأخيرة اهتماما بالغا لاستكشاف و تنفيذ التقنيات الجديدة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي و التعلم الآلي في صناعة الفنادق.
و لذا فإن هذه الدراسة تسعى للإجابة على ثلاثة أسئلة بحثية رئيسية بناء على الأبحاث الجديدة في قطاع الفنادق: س1: أين تنفذ صناعة الفنادق التعلم الآلي س 2: ما هي تقنيات التعلم الآلي المستخدمة في صناعة الفنادق س 3: ما هي الدول التي تستخدم التعلم الآلي في صناعة الفنادق و بناء على البحث و التقصي في الدراسات السابقة فقد خلصت الدراسة الحالية إلى أن التعلم الآلي مفيد في التنبؤ بالطلب و التنبؤ بالأسعار و التنبؤ بإلغاء الحجوزات و الأداء المالي للفنادق و بالتالي كفاءة العمل.
حيث تتفوق خوارزميات التعلم الآلي في دقة التنبؤ مقارنة بالنماذج الإحصائية التقليدية.
و يتضح من الدراسات و التجارب السابقة أن الدولتين اللتين تتصدران تقنيات التعلم الآلي هما الصين و الولايات المتحدة الأمريكية.
و تكمن أهمية هذه الدراسة في أنها دراسة مقارنة تعتمد على التحليل الاستكشافي بهدف تحديد مدى معرفة المجتمع العلمي و وعيه بالتعلم الآلي في صناعة الفنادق.
Abstract EN
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.
American Psychological Association (APA)
al-Utaybi, Id Lafi. 2020. Application of machine learning in the hotel industry : a critical review. Journal of Association of Arab Universities for Tourism and Hospitality،Vol. 18, no. 3, pp.78-96.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-980910
Modern Language Association (MLA)
al-Utaybi, Id Lafi. Application of machine learning in the hotel industry : a critical review. Journal of Association of Arab Universities for Tourism and Hospitality Vol. 18, no. 3 (Jun. 2020), pp.78-96.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-980910
American Medical Association (AMA)
al-Utaybi, Id Lafi. Application of machine learning in the hotel industry : a critical review. Journal of Association of Arab Universities for Tourism and Hospitality. 2020. Vol. 18, no. 3, pp.78-96.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-980910
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 90-95
Record ID
BIM-980910