一种基于多因素的酒店数据更新系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于多因素的酒店数据更新系统，所述数据更新系统包括第一更新时间间隔设置模块、更新参数获取模块、更新参数比较模块、第一更新时间间隔判断模块和酒店房间状态更新模块，所述第一更新时间间隔设置模块用于预先设置更新酒店房间状态的第一更新时间间隔，所述更新参数获取模块用于获取更新参数，所述更新参数比较模块用于将更新参数与更新阈值进行比较并根据比较结果判断是传输信息给第一更新时间间隔判断模块还是酒店房间状态更新模块，所述第一更新时间间隔判断模块用于判断当前时间距离上次更新酒店房间的状态的时间间隔是否达到第一更新时间间隔。态的时间间隔是否达到第一更新时间间隔。态的时间间隔是否达到第一更新时间间隔。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多因素的酒店数据更新系统


[0001]本专利技术涉及数据更新领域，具体是一种基于多因素的酒店数据更新系统。

技术介绍

[0002]随着互联网时代的到来,网络给人们的生活和工作提供了极大的方便,出差外地或者旅游需要到一个新的陌生城市,可以预先在互联网先查找当地的一些酒店住宿信息，网上预订酒店给人们提供了极大的便捷。由于酒店的房间是同时在线下和线上销售的，如果酒店房间状态数据更新段较长，会导致房间预定过程中出错，如果酒店房间状态数据一直保持更新状态，会占用很大的数据运营空间。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于多因素的酒店数据更新系统及方法，以解决现有技术中的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于多因素的酒店数据更新系统，所述数据更新系统包括第一更新时间间隔设置模块、更新参数获取模块、更新参数比较模块、第一更新时间间隔判断模块和酒店房间状态更新模块，所述第一更新时间间隔设置模块用于预先设置更新酒店房间状态的第一更新时间间隔，所述更新参数获取模块用于获取更新参数，所述更新参数比较模块用于将更新参数与更新阈值进行比较并根据比较结果判断是传输信息给第一更新时间间隔判断模块还是酒店房间状态更新模块，所述第一更新时间间隔判断模块用于判断当前时间距离上次更新酒店房间的状态的时间间隔是否达到第一更新时间间隔，所述酒店房间状态更新模块用于更新酒店房间状态。
[0005]较优化地，所述更新参数获取模块包括第一更新参考因子获取模块、第二更新参考因子获取模块和更新参数计算模块，所述第一更新参考因子获取模块用于获取第一更新参考因子，所述第二更新参考因子获取模块用于获取第二更新参考因子，所述更新参数计算模块根据第一更新参考因子和第二更新参考因子计算更新参数。
[0006]较优化地，所述第一更新参考因子获取模块包括预测日前一天酒店数据获取模块、预测日前一天参考因素计算模块、预测日去年同一天酒店数据获取模块、预测日去年同一天参考因素计算模块、第一预测占比计算模块、第二预测占比计算模块、第三预测占比计算模块、节日参考因素获取模块和第一更新参考因子计算模块，所述预测日前一天酒店数据获取模块用于获取预测日前一天酒店开始接受预定前当天空余的房间数量ncs1、前一天酒店开始接受预定前接下来一周中平峰日空余的房间的数量次ncs2、前一天酒店开始接受预定前接下来一周中高峰日空余的房间的数量次ncs3、前一天预定酒店当天房间的数量nc1、前一天预定酒店接下来一周中平峰日房间的数量次nc2、前一天预定酒店接下来一周中高峰日房间的数量次nc3，所述预测日前一天参考因素计算模块分别根据数量ncs1和数量nc1、数量次ncs2和数量次为nc2、数量次ncs3和数量次nc3计算第一参考因素、第二参考
因素、第三参考因素，所述预测日去年同一天酒店数据获取模块用于获取预测日去年同一天酒店开始接受预定前当天空余的房间数量ncs4、去年同一天酒店开始接受预定前接下来一周中平峰日空余的房间的数量次ncs5、去年同一天酒店开始接受预定前接下来一周中高峰日空余的房间的数量次ncs6、去年同一天预定酒店当天房间的数量nc4、去年同一天预定酒店接下来一周中平峰日房间的数量次nc5、去年同一天预定酒店接下来一周中高峰日房间的数量次nc6，所述预测日去年同一天参考因素计算模块分别根据数量ncs4和数量nc4、数量次ncs5和数量次nc5、数量次ncs6和数量次nc6计算第四参考因素、第五参考因素、第六参考因素，所述第一预测占比计算模块根据第一参考因素和第四参考因素计算第一预测占比，所述第二预测占比计算模块根据第二参考因素和第五参考因素计算第二预测占比，所述第三预测占比计算模块根据第三参考因素和第六参考因素计算第三预测占比，所述节日参考因素获取模块根据预测日为平峰日还是高峰日输出节日参考因素，所述第一更新参考因子计算模块根据第一预测占比、第二预测占比、第三预测占比和节日参考因素计算第一更新参考因子。
[0007]较优化地，所述第二更新参考因子获取模块包括预定者判断模块、预定者个数获取模块、预定者身份参数获取模块、预定者预定酒店房间的数量获取模块、预定者预定入住天数获取模块和第二更新参考因子计算模块，所述预定者判断模块用于判断在第一更新时间间隔内是否有新的预定者预定酒店房间，并在有新的预定者时传输信息给第二更新参考因子计算模块，所述预定者个数获取模块用于获取在第一更新时间间隔内所有新预定者的个数G，所述预定者身份参数获取模块包括预定者身份获取模块和身份参数获取模块，所述预定者身份获取模块包括酒店预定入住史获取模块、类型参数获取模块、入住参数获取模块、身份评判参数计算模块和身份判定模块，所述酒店预定入住史获取模块用于获取预定者在最近三个月内的酒店预定史和入住史，所述酒店预定次数获取模块根据酒店预定入住史获取模块获取的信息得出预定者进行酒店预定次数，所述酒店预定天数获取模块根据酒店预定入住史获取模块获取的信息得出预定者每次预定酒店入住的预定天数，所述酒店类型获取模块根据酒店预定入住史获取模块获取的信息得出类型参数，所述入住参数获取模块根据酒店预定入住史获取模块获取的信息得出入住参数，所述身份评判参数计算模块根据酒店预定次数、预定天数、类型参数和入住参数计算身份评判参数，所述身份判定模块将身份评判参数与第一评判阈值、第二评判阈值进行比较，判断预定者是一级预定者还是二级预定者还是三级预定者，所述身份参数获取模块根据预定者是一级预定者还是二级预定者还是三级预定者得出身份参数J，所述预定者预定酒店房间的数量获取模块用于获取在第一更新时间间隔内所有新预定者的预定酒店房间的数量K，所述预定者预定入住天数获取模块用于获取在第一更新时间间隔内所有新预定者的预定入住天数L，所述第二更新参考因子计算模块根据所有新预定者的个数G、每个预定者的身份参数J、每个预定者预定酒店房间的数量K和预定入住天数L计算第二更新参考因子。
[0008]一种基于多因素的酒店数据更新方法，：所述数据更新方法包括以下步骤：预先设置更新酒店房间状态的第一更新时间间隔；计算更新参数，并比较更新参数与更新阈值的关系，如果更新参数大于更新阈值，则立即更新酒店房间状态，如果更新小数小于更新阈值，判断当前时间距离上次更新酒店房间的状态的时间
间隔是否达到第一更新时间间隔，如果达到第一更新时间间隔，更新酒店房间状态。
[0009]较优化地，所述计算更新参数包括以下步骤：步骤S1：计算第一更新参考因子Z1；步骤S2：计算第二更新参考因子Z2；步骤S3：计算更新参数Z0=Z1*Z2。
[0010]较优化地，所述步骤S1计算第一更新参考因子包括以下步骤：步骤S11：获取预测日前一天酒店开始接受预定前当天空余的房间数量ncs1、前一天酒店开始接受预定前接下来一周中平峰日空余的房间的数量次ncs2、前一天酒店开始接受预定前接下来一周中高峰日空余的房间的数量次为ncs3、前一天预定酒店当天房间的数量nc1、前一天预定酒店接下来一周中平峰日房间的数量次nc2、前一天预定本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多因素的酒店数据更新系统，其特征在于：所述数据更新系统包括第一更新时间间隔设置模块、更新参数获取模块、更新参数比较模块、第一更新时间间隔判断模块和酒店房间状态更新模块，所述第一更新时间间隔设置模块用于预先设置更新酒店房间状态的第一更新时间间隔，所述更新参数获取模块用于获取更新参数，所述更新参数比较模块用于将更新参数与更新阈值进行比较并根据比较结果判断是传输信息给第一更新时间间隔判断模块还是酒店房间状态更新模块，所述第一更新时间间隔判断模块用于判断当前时间距离上次更新酒店房间的状态的时间间隔是否达到第一更新时间间隔，所述酒店房间状态更新模块用于更新酒店房间状态；所述更新参数获取模块包括第一更新参考因子获取模块、第二更新参考因子获取模块和更新参数计算模块，所述第一更新参考因子获取模块用于获取第一更新参考因子，所述第二更新参考因子获取模块用于获取第二更新参考因子，所述更新参数计算模块根据第一更新参考因子和第二更新参考因子计算更新参数；所述第一更新参考因子获取模块包括预测日前一天酒店数据获取模块、预测日前一天参考因素计算模块、预测日去年同一天酒店数据获取模块、预测日去年同一天参考因素计算模块、第一预测占比计算模块、第二预测占比计算模块、第三预测占比计算模块、节日参考因素获取模块和第一更新参考因子计算模块，所述预测日前一天酒店数据获取模块用于获取预测日前一天酒店开始接受预定前当天空余的房间数量ncs1、前一天酒店开始接受预定前接下来一周中平峰日空余的房间的数量次ncs2、前一天酒店开始接受预定前接下来一周中高...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁玲，
申请(专利权)人：丁玲，
类型：发明
国别省市：