酒店服务优化指标推荐方法、系统、设备及存储介质技术方案

本发明专利技术提供了一种酒店服务优化指标推荐方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括步骤：获取目标酒店的特征信息，并依据特征信息，确定目标酒店所属的酒店归属群组；获取酒店归属群组对应的初始标签集；依据目标酒店和酒店归属群组各自的历史评价数据集，分别计算初始标签集中每一标签在目标酒店和酒店归属群组中各个酒店对应的综合偏好度；依据每一标签在目标酒店和酒店归属群组中各个酒店对应的综合偏好度，计算得到目标酒店和酒店归属群组在初始标签集上的群体匹配度；当群体匹配度大于等于一预设阈值时，将目标酒店对应的综合偏好度最小的N个标签，推荐给目标酒店；本申请实现更有针对性地提升酒店的服务优化效果。更有针对性地提升酒店的服务优化效果。更有针对性地提升酒店的服务优化效果。

【技术实现步骤摘要】
酒店服务优化指标推荐方法、系统、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机
，具体地说，涉及一种酒店服务优化指标推荐方法、系统、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]对于酒店来说，优质的服务是影响酒店客户入住率的重要因素。酒店管理者在管理过程中，需要通过各种方式找出待改善的方面，也即待改善的指标(标签)，以期改善和优化客户的体验。
[0003]现有技术中，酒店管理者一般通过线下访谈、问卷调查或者线上电子问卷的途径，来确定待改善指标即标签。但是这些途径一方面操作效率低下，另一方面缺乏可横向对比的量化标准，无法沉淀过往的数据，导致确定的待改善标签可能带来的改善效果，与其他酒店相比，无法得到保证。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中的问题，本专利技术的目的在于提供一种酒店服务优化指标推荐方法、系统、设备及存储介质，更有针对性地提升酒店的服务优化效果。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了一种酒店服务优化指标推荐方法，所述方法包括以下步骤：
[0006]S110，获取目标酒店的特征信息本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种酒店服务优化指标推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：S110，获取目标酒店的特征信息，并依据所述特征信息，确定所述目标酒店所属的酒店归属群组；S120，获取所述酒店归属群组对应的初始标签集；S130，依据所述目标酒店和所述酒店归属群组各自的历史评价数据集，分别计算所述初始标签集中每一标签在所述目标酒店和所述酒店归属群组中各个酒店对应的综合偏好度；S140，依据所述每一标签在所述目标酒店和所述酒店归属群组中各个酒店对应的综合偏好度，计算得到所述目标酒店和所述酒店归属群组在所述初始标签集上的群体匹配度；S150，当所述群体匹配度大于等于一预设阈值时，将所述目标酒店对应的综合偏好度最小的N个标签，推荐给所述目标酒店；N为整数。2.如权利要求1所述的酒店服务优化指标推荐方法，其特征在于，步骤S140还包括：计算得到每个标签对应的适配度；所述方法还包括步骤：S160，当所述群体匹配度小于所述预设阈值时，基于每个标签的适配度对初始标签集进行筛选，得到第四标签集；S170，依据所述第四标签集重复执行步骤S140至S160，直至所述群体匹配度大于等于所述预设阈值，将所述目标酒店在所述第四标签集中综合偏好度最小的N个标签，推荐给所述目标酒店。3.如权利要求1所述的酒店服务优化指标推荐方法，其特征在于，所述方法还包括步骤：对于所述目标酒店对应的综合偏好度最小的N个标签，确定所述酒店归属群组在所述N个标签中每一标签的综合偏好度取值最大时各自对应的酒店；将每一标签的综合偏好度取值最大时各自对应的酒店在该标签上的采购对象推荐给目标酒店。4.如权利要求1所述的酒店服务优化指标推荐方法，其特征在于，步骤S130包括：获取所述目标酒店和所述酒店归属群组各自的历史评价数据集；依据所述目标酒店和所述酒店归属群组各自的历史评价数据集，分别计算所述初始标签集中每一标签在所述目标酒店和所述酒店归属群组中各个酒店对应的提及率和偏好度；依据所述提及率和偏好度，计算所述初始标签集中每一标签在所述目标酒店和所述酒店归属群组中各个酒店对应的综合偏好度。5.如权利要求1所述的酒店服务优化指标推荐方法，其特征在于，步骤S140包括：依据所述每一标签在所述目标酒店和所述酒店归属群组中各个酒店对应的综合偏好度，构建所述目标酒店对应的第一矩阵和所述酒店归属群组对...

【专利技术属性】
技术研发人员：王长春，陈旭伟，应柳平，
申请(专利权)人：上海华客信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：