本发明专利技术公开了一种酒店房态预测方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：获取预设大客户的第一历史订单数据和普通客户的第二历史订单数据；根据第一历史订单数据和预先训练好的大客户下单预测模型预测大客户在待预测日期的下单概率和预订数量；设定可预订房间数量，当下单概率超过第一预设阈值时，可预订房间数量设置为最大房间数量与预订数量的差值；当下单概率未超过第一预设阈值时，可预订房间数量设置为最大房间数量；根据可预订房间数量、第二历史订单数据和预先训练好的满房概率预测模型预测待预测日期的满房概率；根据满房概率确认待预测日期的房态信息。通过上述方式，本发明专利技术能够及时对房型的进行满房预测，提前进行告警。前进行告警。前进行告警。
【技术实现步骤摘要】
酒店房态预测方法、装置、设备及存储介质
[0001]本申请涉及酒店管理
，特别是涉及一种酒店房态预测方法、 装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着网络的发展，目前有很多企业在互联网上向消费者提供预订酒 店的服务，但由于酒店供应商维护房态不及时、酒店超卖等原因，很容 易产生订单确认前满房或订单确认后满房等服务缺陷，不仅严重影响用 户单次下单体验，而且还会影响酒店在OTA(在线旅游网站)平台上的企 业形象。
[0003]目前，在多数的订房平台上，因为技术缺乏，只能人工维护房态， 导致OTA平台上的房态信息更新不及时，进而导致可能会出现的满房 超售或满房超订的情况，导致用户体验不佳，尤其是对于大客户而言， 当大客户的订房请求无法得到满足时，极易导致大客户流失，对酒店造 成损失，因此，如何在保证大客户的权益情况下及时更新OTA平台上 为普通客户预备的客房的房态信息已成为OTA平台亟需解决的问题。
技术实现思路
[0004]本申请提供一种酒店房态预测方法、装置、设备及存储介质，以解 决无法在保证大客户权益的情况下对酒店房态信息及时维护的问题。
[0005]为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种酒 店房态预测方法，包括：获取预设大客户的第一历史订单数据和普通客 户的第二历史订单数据；根据第一历史订单数据和预先训练好的大客户 下单预测模型预测大客户在待预测日期的下单概率和预订数量，大客户 下单预测模型根据所有大客户的历史订单数据训练得到；设定可预订房 间数量，当下单概率超过第一预设阈值时，可预订房间数量设置为最大 房间数量与预订数量的差值；当下单概率未超过第一预设阈值时，可预 订房间数量设置为最大房间数量；根据可预订房间数量、第二历史订单 数据和预先训练好的满房概率预测模型预测待预测日期的满房概率，满 房概率预测模型根据所有普通客户的历史订单数据训练得到；根据满房 概率确认待预测日期的房态信息。
[0006]作为本申请的进一步改进，根据可预订房间数量、第二历史订单数 据和预先训练好的满房概率预测模型预测待预测日期的满房概率，包括： 从第二历史订单数据中获取以预设周期为间隔，与待预测日期对应的上 一周期相同日期的目标历史订单数据；将目标历史订单数据和可预订房 间数量输入至满房概率预测模型，得到满房概率。
[0007]作为本申请的进一步改进，从第二历史订单数据中获取以预设周期 为间隔，与待预测日期对应的上一周期相同日期的目标历史订单数据， 包括：判断待预测日期是否为预设节假日；若是，则获取上一个历史相 同节假日的目标历史订单数据；若否，则获取上一周期的相同日期的目 标历史订单数据。
[0008]作为本申请的进一步改进，根据满房概率确认待预测日期的房态信 息之后，还包
括：在接受新的下单请求后，根据下单请求更新待预测日 期的房态信息。
[0009]作为本申请的进一步改进，在接受新的下单请求后，根据下单请求 更新待预测日期的房态信息之前，还包括：当满房概率超过第二预设阈 值时，若接收到当前下单客户的下单请求，则获取当前下单客户的第三 历史订单数据；根据第三历史订单数据预测当前下单客户是否会针对下 单请求进行退订操作；当预测当前下单客户会退订时，拒绝当前下单客 户的下单请求；当预测当前下单客户不会退订时，接受当前下单客户的 下单请求。
[0010]作为本申请的进一步改进，根据第三历史订单数据预测当前下单客 户是否会针对下单请求进行退订操作，包括：根据第三历史订单数据获 取总订单数，以及根据预设维度以及预设维度对应的预设等级对第三历 史订单数据进行划分，得到各个预设维度的各个预设等级的入住订单数 和退订订单数，预设维度包括至少一个预设订单特征，预设订单特征包 括基于预设规则设定的多个预设等级；根据各个预设维度的各个预设等 级对应的入住订单数和总订单数计算得到各个预设维度的各个预设等 级的入住度，以及根据各个预设维度的各个预设等级对应的退订订单数 和总订单数计算得到各个预设维度的各个预设等级的退订度；从下单请 求数据中提取目标维度和每个目标维度对应的目标等级，并确认各个目 标维度的目标等级的目标入住度和目标退订度；分别对目标入住度和目 标退订度进行累加，得到第一总入住度和第一总退订度；当第一总入住 度高于第一总退订度时，预测当前下单客户不会退订；当第一总入住度 低于第一总退订度时，预测当前下单客户会退订。
[0011]作为本申请的进一步改进，拒绝当前下单客户的新单请求之后，还 包括：获取当前所有的可预订房型数据，并根据当前下单客户的各个预 设维度的各个预设等级的入住度和退订度确认每种可预订房型数据的 第二总入住度和第二总退订度；筛选第二总入住度高于第二总退订度的 目标可预订房型数据；按第二总入住度与第二总退订度的差值从高到低 对目标可预订房型数据进行排序；选取排名最高的目标可预订房型数据 生成推荐内容并发送至当前下单客户的下单终端。
[0012]为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种 酒店房态预测装置，包括：第一获取模块，用于获取预设大客户的第一 历史订单数据和普通客户的第二历史订单数据；第一预测模块，用于根 据第一历史订单数据和预先训练好的大客户下单预测模型预测大客户 在待预测日期的下单概率和预订数量，大客户下单预测模型根据所有大 客户的历史订单数据训练得到；设定模块，用于设定可预订房间数量， 当下单概率超过第一预设阈值时，可预订房间数量设置为最大房间数量 与预订数量的差值；当下单概率未超过第一预设阈值时，可预订房间数 量设置为最大房间数量；第二预测模块，用于根据可预订房间数量、第 二历史订单数据和预先训练好的满房概率预测模型预测待预测日期的 满房概率，满房概率预测模型根据所有普通客户的历史订单数据训练得 到；确认模块，用于根据满房概率确认待预测日期的房态信息。
[0013]为解决上述技术问题，本申请采用的再一个技术方案是：提供一种 计算机设备，计算机设备包括处理器、与处理器耦接的存储器，存储器 中存储有程序指令，程序指令被处理器执行时，使得处理器执行如上述 的酒店房态预测方法的步骤。
[0014]为解决上述技术问题，本申请采用的再一个技术方案是：提供一种 存储介质，存储有能够实现上述酒店房态预测方法的程序指令。
[0015]本申请的有益效果是：本申请的酒店房态预测方法通过根据大客户 的第一历史订单数据进行预测，得到大客户的下单概率和预订数量，当 下单概率超过第一预设阈值时，则根据预订数据对大客户进行房间预留， 然后结合进行预留后剩余的房间和普通客户的第二历史订单数据进行 满房概率预测，从而使得工作人员得知待预测日期出现满房的可能性并 对满房概率高的日期的房态信息及时进行维护，避免出现满房超订或满 房超售的可能性，其在保证大客户权益的情况下，实现了对房态信息的 预测，用户体验更佳。
附图说明
[0016]图1是本专利技术第一实施例的酒店房态预测方法的流程示意图；
[0017]图2是本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种酒店房态预测方法，其特征在于，包括：获取预设大客户的第一历史订单数据和普通客户的第二历史订单数据；根据所述第一历史订单数据和预先训练好的大客户下单预测模型预测所述大客户在待预测日期的下单概率和预订数量，所述大客户下单预测模型根据所有大客户的历史订单数据训练得到；设定可预订房间数量，当所述下单概率超过第一预设阈值时，所述可预订房间数量设置为最大房间数量与所述预订数量的差值；当所述下单概率未超过第一预设阈值时，所述可预订房间数量设置为所述最大房间数量；根据所述可预订房间数量、所述第二历史订单数据和预先训练好的满房概率预测模型预测所述待预测日期的满房概率，满房概率预测模型根据所有普通客户的历史订单数据训练得到；根据所述满房概率确认所述待预测日期的房态信息。2.根据权利要求1所述的酒店房态预测方法，其特征在于，所述根据所述可预订房间数量、所述第二历史订单数据和预先训练好的满房概率预测模型预测所述待预测日期的满房概率，包括：从所述第二历史订单数据中获取以预设周期为间隔，与所述待预测日期对应的上一周期相同日期的目标历史订单数据；将所述目标历史订单数据和所述可预订房间数量输入至所述满房概率预测模型，得到所述满房概率。3.根据权利要求2所述的酒店房态预测方法，其特征在于，所述从所述第二历史订单数据中获取以预设周期为间隔，与所述待预测日期对应的上一周期相同日期的目标历史订单数据，包括：判断所述待预测日期是否为预设节假日；若是，则获取上一个历史相同节假日的目标历史订单数据；若否，则获取上一周期的相同日期的目标历史订单数据。4.根据权利要求1的酒店房态预测方法，其特征在于，所述根据所述满房概率确认所述待预测日期的房态信息之后，还包括：在接受新的下单请求后，根据所述下单请求更新所述待预测日期的房态信息。5.根据权利要求1所述的酒店房态预测方法，其特征在于，所述在接受新的下单请求后，根据所述下单请求更新所述待预测日期的房态信息之前，还包括：当所述满房概率超过第二预设阈值时，若接收到当前下单客户的下单请求，则获取所述当前下单客户的第三历史订单数据；根据所述第三历史订单数据预测所述当前下单客户是否会针对所述下单请求进行退订操作；当预测所述当前下单客户会退订时，拒绝所述当前下单客户的下单请求；当预测所述当前下单客户不会退订时，接受所述当前下单客户的下单请求。6.根据权利要求5述的酒店房态预测方法，其特征在于，所述根据所述第三历史订单数据预测所述当前下单客户是否会针对所述下单请求进行退订操作，包括：根据所述第三历史订单数据获取总订单数，以及根据预设维度以及预设维度对应的预
设等级对所述第三历史订单数据进行划分，得到各个预设维度的各个预设等级的...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴晓文，王峰，
申请(专利权)人：深圳市天下房仓科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。