基于人工智能的文旅消费产品热度预测评估方法技术

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，具体涉及基于人工智能的文旅消费产品热度预测评估方法。该方法获取每种类型的每个节假日的文旅消费产品的实际销售量和主观评价数据，获取文旅消费产品的基础销售量，根据文旅消费产品的主观评价数据获取节假日的评价主体参数，基于上一节假日的主观评价修正参数对评价主体参数进行调整，获取主观评价影响参数；基于其和评价主体参数获取时间影响参数；结合主观评价参数、时间影响参数和实际销售量对文旅消费产品的销售热度进行预测。本发明专利技术考虑到消费者的主观评价和节假日时长对文旅消费产品的销售量的影响，提高了文旅消费产品的热度预测的准确率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的文旅消费产品热度预测评估方法


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及基于人工智能的文旅消费产品热度预测评估方法。

技术介绍

[0002]文旅消费产品是指能够满足人们文化、休闲、娱乐和旅游等需求的商品或服务，通常与文化、历史、艺术和旅游等相关，能够提供观光、休闲、娱乐等多种体验。随着文旅消费市场的日益繁荣，各种类型的文旅消费产品层出不穷。但在市场竞争中，如何提前预测和评估消费者对各类文旅消费产品的热度，以指导生产企业开发市场，满足消费者需求，具有重要意义。
[0003]现有技术在对文旅消费产品进行热度预测时，利用普通产品的价格与质量等属性建立热度预测算法，例如建立回归模型进行文旅消费产片的热度预测。而文旅消费产品相较于普通产品而言，实用性和经济性没有明显的优势，但是其具有独特的地域文化属性的优势；具体表现在文旅消费产品的热度受到人为主观影响以及节假日时长影响，使得文旅消费产品与普通产品在销售量上有着较大的差距，所以利用普通产品的热度预测方法来进行文旅消费产品的热度预测往往达不到较好的效果，进而导致文旅消费产品的热度预测不准确。

技术实现思路

[0004]为了解决利用普通产品的属性对文旅消费产品进行热度预测，导致文旅消费产品的热度预测的准确率较低的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能的文旅消费产品热度预测评估方法，所采用的技术方案具体如下：本专利技术提出了一种基于人工智能的文旅消费产品热度预测评估方法，该方法包括：获取历史时间段内每种类型的节假日中，至少两个节假日的文旅消费产品的实际销售量与主观评价数据；同一类型中的所有节假日的天数相同；根据预设类型中的每个节假日的文旅消费产品的所述实际销售量获取文旅消费产品的基础销售量；依据预设类型中的每个节假日之前每种类型的每个节假日的所述主观评价数据，获取预设类型中的每个节假日的评价主体参数；结合预设类型中的每个节假日的所述评价主体参数和主观评价修正参数，获取预设类型中的每个节假日的文旅消费产品的主观评价影响参数；根据预设类型中的每个节假日的所述主观评价影响参数更新所述主观评价修正参数，得到预设类型中的每个节假日的下一个节假日的主观评价修正参数；根据预设类型中的每个节假日的所述观评价影响参数，以及每种类型的每个节假日的所述实际销售量和所述基础销售量，获取每种类型的节假日的文旅消费产品的时间影响参数；
结合预设类型中的每个节假日的所述观评价影响参数，以及每种类型的节假日的所述时间影响参数和所述基础销售量，对文旅消费产品在每种类型的节假日的销售热度进行预测评估。
[0005]进一步地，所述基础销售量的获取方法，包括：将历史时间段内预设类型的节假日的实际销售量的均值与预设类型的节假日的天数的比值，作为文旅消费产品的基础销售量。
[0006]进一步地，所述评价主体参数的获取方法，包括：所述主观评价数据包括主观好评系数与主观差评系数；将历史时间段内预设类型中的每个节假日之前每种类型的每个节假日按照时间顺序划分为预设数量种类的分析节假日；将预设类型中的每个节假日之前的每个种类的分析节假日的预设权值与分析系数的乘积，作为预设类型中的每个节假日对应的每个种类的分析节假日的主观评级权值；每个种类的分析节假日的所述预设权值之和等于常数1；将预设类型中的每个节假日之前的每个种类的所有分析节假日的主观好评系数与主观差评系数的比值的均值，作为预设类型中的每个节假日对应的每个种类的分析节假日的评价主体值；将每个种类的分析节假日的所述主观评级权值与所述评价主体值的乘积，作为预设类型中的每个节假日对应的每个种类的分析节假日的初始主观评价参数；将所有种类的分析节假日的所述初始主观评价参数累加的结果进行归一化，得到预设类型中的每个节假日的所述评价主体参数。
[0007]进一步地，所述分析系数的获取方法，包括：将每个种类中所有分析节假日的主观好评系数与主观差评系数的差值进行累加，作为每个种类的分析节假日的主观评价值；若所述主观评价值大于或者等于0，则将每个种类的分析节假日的所述分析系数设置为1；若所述主观评价值小于0，则将每个种类的分析节假日的所述分析系数设置为
‑
1。
[0008]进一步地，所述主观评价影响参数的获取方法，包括：历史时间段中预设类型中的第一个节假日的主观评价修正参数为0；从历史时间段内预设类型中的第二个节假日开始，将预设类型中的每个节假日的上一个节假日的主观评价修正参数与常数1之和，作为预设类型中的每个节假日的调整值；将预设类型中的每个节假日的所述评价主体参数和所述调整值的乘积，作为预设类型中的每个节假日的所述主观评价影响参数。
[0009]进一步地，所述根据预设类型中的每个节假日的所述主观评价影响参数更新所述主观评价修正参数，得到预设类型中的每个节假日的下一个节假日的主观评价修正参数的方法，为：将预设类型中的第一个节假日的主观评价修正参数0与常数1之和，作为预设类型中的第二个节假日的调整值；将预设类型中的第二个节假日的主观评价影响参数与所述调整值的乘积，作为预设类型中的第二个节假日的主观评价影响参数；将所述第二个节假日的主观评价影响参数与常数1之和，作为所述第二个节假日的销售量调节系数；将预设类型中的第二个节假日的所述基础销售量与所述销售量调节系数的乘积，作为预设类型中的第
二个节假日的主观影响预测销售量；若所述第二个节假日的主观影响预测销售量在允许误差值范围之内，则所述第二个节假日的主观评价修正参数等于所述第一个节假日的主观评价修正参数0；若所述第二个节假日的主观影响预测销售量不在允许误差值范围之内，则预设类型中的第二个节假日的主观评价修正参数的计算方法为：将所述第一个节假日的所述实际销售量与所述基础销售量的比值，与常数1的差值，作为预设类型中的第一个节假日的实际主观值；将所述第二个节假日的所述实际主观值与所述评价主体参数的比值与常数1的差值，作为所述第二个节假日的初始主观评价修正参数；将所述第二个节假日的所述初始主观评价修正参数的归一化结果与常数2的乘积减去常数1的结果，作为预设类型中的第二个节假日的主观评价修正参数；以此进行更新迭代，基于预设类型中的每个节假日的主观评价影响参数，获取预设类型中的每个节假日的下一个节假日的主观评价修正参数。
[0010]进一步地，所述允许误差值范围的获取方法，包括：将预设类型中的每个节假日的所述实际销售量与预设常数的乘积，作为预设类型中的每个节假日的误差调整值；将预设类型中的每个节假日的所述实际销售量与所述误差调整值的差值，作为预设类型中的每个节假日的允许误差值范围的下限，将预设类型中的每个节假日的所述实际销售量与所述误差调整值的和，作为预设类型中的每个节假日的允许误差值范围的上限。
[0011]进一步地，所述若所述第二个节假日的主观影响预测销售量不在允许误差值范围之内，则预设类型中的第二个节假日的主观评价修正参数的获取方法，为：主观评价修正参数的计算公式如下：式中，为预设类型中的第k个节假日的主观评价修正参数，为历史时间段内预设类型中的第k个节假日的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的文旅消费产品热度预测评估方法，其特征在于，该方法包括：获取历史时间段内每种类型的节假日中，至少两个节假日的文旅消费产品的实际销售量与主观评价数据；同一类型中的所有节假日的天数相同；根据预设类型中的每个节假日的文旅消费产品的所述实际销售量获取文旅消费产品的基础销售量；依据预设类型中的每个节假日之前每种类型的每个节假日的所述主观评价数据，获取预设类型中的每个节假日的评价主体参数；结合预设类型中的每个节假日的所述评价主体参数和主观评价修正参数，获取预设类型中的每个节假日的文旅消费产品的主观评价影响参数；根据预设类型中的每个节假日的所述主观评价影响参数更新所述主观评价修正参数，得到预设类型中的每个节假日的下一个节假日的主观评价修正参数；根据预设类型中的每个节假日的所述观评价影响参数，以及每种类型的每个节假日的所述实际销售量和所述基础销售量，获取每种类型的节假日的文旅消费产品的时间影响参数；结合预设类型中的每个节假日的所述观评价影响参数，以及每种类型的节假日的所述时间影响参数和所述基础销售量，对文旅消费产品在每种类型的节假日的销售热度进行预测评估。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的文旅消费产品热度预测评估方法，其特征在于，所述基础销售量的获取方法，包括：将历史时间段内预设类型的节假日的实际销售量的均值与预设类型的节假日的天数的比值，作为文旅消费产品的基础销售量。3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的文旅消费产品热度预测评估方法，其特征在于，所述评价主体参数的获取方法，包括：所述主观评价数据包括主观好评系数与主观差评系数；将历史时间段内预设类型中的每个节假日之前每种类型的每个节假日按照时间顺序划分为预设数量种类的分析节假日；将预设类型中的每个节假日之前的每个种类的分析节假日的预设权值与分析系数的乘积，作为预设类型中的每个节假日对应的每个种类的分析节假日的主观评级权值；每个种类的分析节假日的所述预设权值之和等于常数1；将预设类型中的每个节假日之前的每个种类的所有分析节假日的主观好评系数与主观差评系数的比值的均值，作为预设类型中的每个节假日对应的每个种类的分析节假日的评价主体值；将每个种类的分析节假日的所述主观评级权值与所述评价主体值的乘积，作为预设类型中的每个节假日对应的每个种类的分析节假日的初始主观评价参数；将所有种类的分析节假日的所述初始主观评价参数累加的结果进行归一化，得到预设类型中的每个节假日的所述评价主体参数。4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的文旅消费产品热度预测评估方法，其特征在于，所述分析系数的获取方法，包括：将每个种类中所有分析节假日的主观好评系数与主观差评系数的差值进行累加，作为每个种类的分析节假日的主观评价值；若所述主观评价值大于或者等于0，则将每个种类的
分析节假日的所述分析系数设置为1；若所述主观评价值小于0，则将每个种类的分析节假日的所述分析系数设置为
‑
1。5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的文旅消费产品热度预测评估方法，其特征在于，所述主观评价影响参数的获取方法，包括：历史时间段中预设类型中的第一个节假日的主观评价修正参数为0；从历史时间段内预设类型中的第二个节假日开始，将预设类型中的每个节假日的上一个节假日的主观评价修正参数与常数1之和，作为预设类型中的每个节假日的调整值；将预设类型中的每个节假日的所述评价主体参数和所述调整值的乘积，作为预设类型中的每个节假日的所述主观评价影响参数。6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的文旅消费产品热度预测评估方法，其特征在于，所述根据预设类型中的每个节假日的所述主观评价影响参数更新所述主观评价修正参数，得到预设类型中的每个节假日的下一个节假日的主观评价修正参数的方法，为：将预设类型中的第一个节假日的主观评价修正参数0与常数1之和，作为预设类型中的第二个节假日的调整值；将预设类型中的第二个节假日的主观评价影响参数与所述调整值的乘积，作为预设类型中的第二个节假日的主观评价影响参数；将所述第二个节假日的主观评价影响参数与常数1之和，作为所述第二个节假日的销售量调节系数；将预设类型中...

【专利技术属性】
技术研发人员：李士江，李岩强，李红英，
申请(专利权)人：九州好礼山东电商科技有限公司，
类型：发明
国别省市：