波士顿Airbnb房源数据欺诈检测数据集

波士顿Airbnb房源数据欺诈检测数据集

数据来源：互联网公开数据

标签：Airbnb,波士顿,房源,欺诈检测,数据分析,机器学习,风险评估,住宿,租赁

数据概述： 本数据集主要基于波士顿地区的Airbnb房源数据，并结合欺诈检测的相关特征构建而成。数据集旨在通过对房源信息的深度分析，识别潜在的欺诈行为，从而提升租赁市场的透明度和安全性。数据包含房源的基本信息（如地理位置、价格、描述、设施等），以及与欺诈检测相关的特征（如房东信息、评论数据、用户行为模式等）。

数据用途概述： 该数据集适用于欺诈检测模型构建、风险评估、数据分析、机器学习等多种应用场景。 研究者可以利用此数据开发和训练欺诈检测模型，识别虚假房源信息，降低用户受骗风险；数据分析师可以深入分析房源特征与欺诈行为之间的关联，揭示欺诈行为的规律； 租赁平台和监管机构可以利用此数据改进安全策略，提升市场监管效率。 此外，该数据集也适合用于数据科学课程的教学，帮助学生实践欺诈检测相关的技术。