farecast.com（bing travel）のようなウェブサイトの予測アルゴリズムは何ですか？

Question

私はすべての質問のタイトルにあると思う：farecast.comの背後にある予測アルゴリズムは何ですか（bing travel）？

ウェブサイト：http://www.bing.com/travel/購入前にhttp://farecast.comが購入されました。購入するビングは、格安航空券を購入する際にAirFaresが予測するウェブサイトです。

私はfarecastアルゴリズムが歴史的な価格に基づいていることを知っています。彼らは予測を構築するために航空運賃観測の巨大なデータベースを使用しました。

しかし、オプションのようには、（金融呼び出しに/入れ）、飛行機のチケットの価格を計算する式がありますので、そのアルゴリズムの背後にあるだけのシンプルなデータマイニング以上がなければなりません。 （オプションの過去の価格から暗示されたボラティリティを見つけるなど、価格設定チケットの一般的な数式でさまざまなパラメータを見つけるための履歴データを取得する例）

このような予測の背景にある理論は誰か教えてください。 私はこのアイデアが8年前の2003年に登場して以来、この理論はかなり新しいものだと信じています。

は事前

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EDIT

yi_Hコメントに答えるために非常に迅速な編集で

おかげで、私の質問がクリアされているホープ：私は、最近のを探しています

をヒラリー価格と価格計算に基づく予測アルゴリズムに関する論文。

このようなアルゴリズムは、金融工学で存在することができる、とFarecastのは、彼らが航空運賃を予測支援するためのオプションの価格を予測するための定量的ファイナンス・アルゴリズムを使用している場合があります。

偶然に誰かが運賃の使用アルゴリズムを知っていれば、それは素晴らしいことです。再び

Answer 1

実際の価格が歴史的なデータに基づいていない

感謝。

数年前、私は（海外で使用され、最近では、Googleによって買収されたシステムを構築しました）ITAソフトウェアのために働く男から話を聞きました。 http://www.demarcken.org/carl/papers/ITA-software-travel-complexity/img9.html

航空会社はこれらの航空運賃・オプティマイザに伝播された航空運賃を使用してデータベースを維持する：ここで

は創業者によって、いくつかのスライドがあります。 しかし、航空運賃システムは非常に複雑で、最適な価格を見つけるのは非常に難しいです。講演では

は、私が聞いたことを、話者は、彼らが古いデータベースのものを取り除くと、より効率的なものに置き換えることをカナダの航空会社で働いていた、と述べました。