一种基于C2B模式的酒店和景区反向预定抢单系统和方法技术方案

本发明专利技术提供的一种基于C2B模式的酒店和景区反向预定抢单系统和方法，该方法包括基于用户总出价、用户预订信息、历史预订记录确定预估景区价格、预估酒店价格、用户的兴趣游玩面积、用户的兴趣人流数量；基于用户的兴趣游玩面积、用户的兴趣人流数量、预估景区价格、用户预订信息确定多个推荐景区；基于多个待筛选酒店的评论信息使用评论处理模型确定多个待筛选酒店的酒店评价信息；构建多个节点和多个节点之间的多条边；基于图神经网络模型对多个节点和多条边进行处理确定多个目标酒店；将用户预订信息和预估酒店价格发送给多个目标酒店，该方法可以准确提供符合客户要求的景区和酒店。店。店。

【技术实现步骤摘要】
一种基于C2B模式的酒店和景区反向预定抢单系统和方法


[0001]本专利技术涉及C2B模式抢单
，具体涉及一种基于C2B模式的酒店和景区反向预定抢单系统和方法。

技术介绍

[0002]随着旅游业和互联网行业的发展，市场上出现一些通过网站经营预订酒店的代理中介业务的公司。这些网站能显示酒店的简介、房态、房型、客房价格等信息，用户可以在线方式或电话方式通过网站中介来预订酒店客房。但网站中介推荐的酒店往往不太准确，不符合用户的酒店预订需求。
[0003]此外，还有一些旅游规划应用程序，可以帮助用户制定旅行计划，但是这些平台和应用程序的主要缺点是只能根据其他用户的经验，从而为用户推荐其他用户去过的较好的酒店和景区，其推荐的景区和酒店往往还是不能符合客户的需求。
[0004]因此如何准确提供符合客户要求的景区和酒店是当前亟待解决的问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术主要解决的技术问题是如何准确提供符合客户要求的景区和酒店是当前亟待解决的问题。
[0006]根据第一方面，本专利技术提供一种基于C2B模式的酒店和景区反向预定抢单方法，包括：第一获取模块，用于获取用户总出价、用户预订信息、历史预订记录，所述用户预订信息包括多个游客的年龄、数量、景区兴趣偏好、游玩时间；预订信息处理模块，用于基于所述用户总出价、所述用户预订信息、所述历史预订记录使用预订信息处理模型确定预估景区价格、预估酒店价格、用户的兴趣游玩面积、用户的兴趣人流数量；景区推荐模块，用于基于所述用户的兴趣游玩面积、所述用户的兴趣人流数量、所述预估景区价格、所述用户预订信息确定多个推荐景区；第二获取模块，用于获取用户选定的目标景区的信息并通知所述目标景区，所述目标景区为用户从所述多个推荐景区中选定得到，所述目标景区的信息包括景区位置、景区价格；距离确定模块，用于基于所述目标景区的信息确定距离所述目标景区小于阈值的多个待筛选酒店；第三获取模块，用于获取所述多个待筛选酒店的评论信息和所述多个待筛选酒店的历史记录信息，所述多个待筛选酒店的评论信息包括视频评论信息、语音评论信息、文字评论信息；评论处理模块，用于基于所述多个待筛选酒店的评论信息使用评论处理模型确定所述多个待筛选酒店的酒店评价信息，所述酒店评价信息包括酒店干净程度、酒店隔音程度、酒店安保程度、酒店服务程度、酒店入住人员的文化素质程度；构建模块，用于基于所述多个待筛选酒店的酒店评价信息、所述多个待筛选酒店的历史记录信息、所述目标景区的信息、所述用户预订信息构建多个节点和所述多个节点之间的多条边，所述多个节点包括所述多个待筛选酒店节点和景区节点，所述待筛选酒店节点的多个节点特征包括酒店干净程度、酒店隔音程度、酒店安保程度、酒店服务程度、酒店入住人员的文化素质程度、酒店地理位置、酒店星级等级、酒店类型、酒店历史安全记录，所述景区节点的
节点特征包括所述用户预订信息、所述景区位置、所述景区价格，所述多条边为所述多个节点之间的位置关系；目标酒店确定模块，用于基于图神经网络模型对所述多个节点和所述多条边进行处理确定多个目标酒店；发送模块，用于将所述用户预订信息和所述预估酒店价格发送给所述多个目标酒店。
[0007]更进一步地，所述多个待筛选酒店的历史记录信息包括酒店地理位置、酒店距离目标景区的直线距离、酒店星级等级、酒店类型、酒店历史安全记录信息。
[0008]更进一步地，所述评论处理模型为长短期神经网络模型，所述评论处理模型的输入为所述多个待筛选酒店的评论信息，所述评论处理模型的输出为所述多个待筛选酒店的酒店评价信息。
[0009]更进一步地，所述图神经网络模型的输入为所述多个节点和所述多条边，所述图神经网络模型的输出为所述多个目标酒店。
[0010]更进一步地，所述系统还用于：获取多个目标酒店的酒店出价；将所述多个目标酒店的酒店出价发送给用户；获取用户选定的入住酒店并通知所述入住酒店，所述入住酒店为用户从所述多个目标酒店中选定得到。
[0011]根据第二方面，本专利技术提供一种基于C2B模式的酒店和景区反向预定抢单方法，包括：获取用户总出价、用户预订信息、历史预订记录，所述用户预订信息包括多个游客的年龄、数量、景区兴趣偏好、游玩时间；基于所述用户总出价、所述用户预订信息、所述历史预订记录使用预订信息处理模型确定预估景区价格、预估酒店价格、用户的兴趣游玩面积、用户的兴趣人流数量；基于所述用户的兴趣游玩面积、所述用户的兴趣人流数量、所述预估景区价格、所述用户预订信息确定多个推荐景区；获取用户选定的目标景区的信息并通知所述目标景区，所述目标景区为用户从所述多个推荐景区中选定得到，所述目标景区的信息包括景区位置、景区价格；基于所述目标景区的信息确定距离所述目标景区小于阈值的多个待筛选酒店；获取所述多个待筛选酒店的评论信息和所述多个待筛选酒店的历史记录信息，所述多个待筛选酒店的评论信息包括视频评论信息、语音评论信息、文字评论信息；基于所述多个待筛选酒店的评论信息使用评论处理模型确定所述多个待筛选酒店的酒店评价信息，所述酒店评价信息包括酒店干净程度、酒店隔音程度、酒店安保程度、酒店服务程度、酒店入住人员的文化素质程度；基于所述多个待筛选酒店的酒店评价信息、所述多个待筛选酒店的历史记录信息、所述目标景区的信息、所述用户预订信息构建多个节点和所述多个节点之间的多条边，所述多个节点包括所述多个待筛选酒店节点和景区节点，所述待筛选酒店节点的多个节点特征包括酒店干净程度、酒店隔音程度、酒店安保程度、酒店服务程度、酒店入住人员的文化素质程度、酒店地理位置、酒店星级等级、酒店类型、酒店历史安全记录，所述景区节点的节点特征包括所述用户预订信息、所述景区位置、所述景区价格，所述多条边为所述多个节点之间的位置关系；基于图神经网络模型对所述多个节点和所述多条边进行处理确定多个目标酒店；将所述用户预订信息和所述预估酒店价格发送给所述多个目标酒店。
[0012]更进一步地，所述多个待筛选酒店的历史记录信息包括酒店地理位置、酒店距离目标景区的直线距离、酒店星级等级、酒店类型、酒店历史安全记录信息。
[0013]更进一步地，所述评论处理模型为长短期神经网络模型，所述评论处理模型的输入为所述多个待筛选酒店的评论信息，所述评论处理模型的输出为所述多个待筛选酒店的
酒店评价信息。
[0014]更进一步地，所述图神经网络模型的输入为所述多个节点和所述多条边，所述图神经网络模型的输出为所述多个目标酒店。
[0015]更进一步地，所述方法还包括：获取多个目标酒店的酒店出价；将所述多个目标酒店的酒店出价发送给用户；获取用户选定的入住酒店并通知所述入住酒店，所述入住酒店为用户从所述多个目标酒店中选定得到。
[0016]本专利技术提供的一种基于C2B模式的酒店和景区反向预定抢单系统和方法，该方法包括获取用户总出价、用户预订信息、历史预订记录，所述用户预订信息包括多个游客的年龄、数量、景区兴趣偏好、游玩时间；基于所述用户总出价、所述用户预订信息、所述历史预订记录使用预订信息处理模型确定预估本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于C2B模式的酒店和景区反向预定抢单系统，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取用户总出价、用户预订信息、历史预订记录，所述用户预订信息包括多个游客的年龄、数量、景区兴趣偏好、游玩时间；预订信息处理模块，用于基于所述用户总出价、所述用户预订信息、所述历史预订记录使用预订信息处理模型确定预估景区价格、预估酒店价格、用户的兴趣游玩面积、用户的兴趣人流数量；景区推荐模块，用于基于所述用户的兴趣游玩面积、所述用户的兴趣人流数量、所述预估景区价格、所述用户预订信息确定多个推荐景区；第二获取模块，用于获取用户选定的目标景区的信息并通知所述目标景区，所述目标景区为用户从所述多个推荐景区中选定得到，所述目标景区的信息包括景区位置、景区价格；距离确定模块，用于基于所述目标景区的信息确定距离所述目标景区小于阈值的多个待筛选酒店；第三获取模块，用于获取所述多个待筛选酒店的评论信息和所述多个待筛选酒店的历史记录信息，所述多个待筛选酒店的评论信息包括视频评论信息、语音评论信息、文字评论信息；评论处理模块，用于基于所述多个待筛选酒店的评论信息使用评论处理模型确定所述多个待筛选酒店的酒店评价信息，所述酒店评价信息包括酒店干净程度、酒店隔音程度、酒店安保程度、酒店服务程度、酒店入住人员的文化素质程度；构建模块，用于基于所述多个待筛选酒店的酒店评价信息、所述多个待筛选酒店的历史记录信息、所述目标景区的信息、所述用户预订信息构建多个节点和所述多个节点之间的多条边，所述多个节点包括所述多个待筛选酒店节点和景区节点，所述待筛选酒店节点的多个节点特征包括酒店干净程度、酒店隔音程度、酒店安保程度、酒店服务程度、酒店入住人员的文化素质程度、酒店地理位置、酒店星级等级、酒店类型、酒店历史安全记录，所述景区节点的节点特征包括所述用户预订信息、所述景区位置、所述景区价格，所述多条边为所述多个节点之间的位置关系；目标酒店确定模块，用于基于图神经网络模型对所述多个节点和所述多条边进行处理确定多个目标酒店；发送模块，用于将所述用户预订信息和所述预估酒店价格发送给所述多个目标酒店。2.如权利要求1所述的基于C2B模式的酒店和景区反向预定抢单系统，其特征在于，所述多个待筛选酒店的历史记录信息包括酒店地理位置、酒店距离目标景区的直线距离、酒店星级等级、酒店类型、酒店历史安全记录信息。3.如权利要求1所述的基于C2B模式的酒店和景区反向预定抢单系统，其特征在于，所述评论处理模型为长短期神经网络模型，所述评论处理模型的输入为所述多个待筛选酒店的评论信息，所述评论处理模型的输出为所述多个待筛选酒店的酒店评价信息。4.如权利要求1所述的基于C2B模式的酒店和景区反向预定抢单系统，其特征在于，所述图神经网络模型的输入为所述多个节点和所述多条边，所述图神经网络模型的输出为所述多个目标酒店。5.如权利要求1所述的基于C2B模式的酒店和景区反向预定抢单系统，其特征在于，所
述系统还用于：获取多个目标酒店的酒店出价；将所述多个目标酒店的酒店出价发送给用户；获取用户...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄惠敏，
申请(专利权)人：广州亿涵信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：