【技术实现步骤摘要】
本公开涉及基于用户偏好及竞品数据，并结合品牌数据的场地撮合技术，尤其涉及一种基于品牌场地数据的推荐方法及装置、存储介质。
技术介绍
1、在现实生活中，商业场地特别是各种商品营业的场地的选择往往涉及到许多因素，如场地的地理位置、设施、服务、价格，以及品牌形象。然而，现有的场地预定系统大多只考虑了地理位置和设施基础因素，而忽略了用户对品牌偏好这一重要因素。因此，无法满足用户在预定场地时对品牌选择的需求。
技术实现思路
1、本公开提供了一种基于品牌场地数据的推荐方法及装置、存储介质，旨在融合关键数据，以至少解决现有技术中存在的以上技术问题。
2、根据本公开的第一方面，提供一种基于品牌场地数据的推荐方法，包括：
3、采集待评价对象的第一数据，基于设定规则对所述第一数据进行清洗，得到第二数据；
4、接收用户的品牌偏好信息的设定，并确定所述待评价对象的竞品的关联数据；其中，所述品牌偏好信息包括品牌类型、品牌形象；
5、根据所述品牌偏好信息和所述竞品的关联数据，将所述第二数据中的场地品牌的数据与所述品牌偏好信息进行匹配，确定匹配度，按匹配度进行排序；按排序顺序，逐一确定竞品的关联数据对场地品牌的影响度，筛选出符合用户品牌偏好匹配度高，且所述竞品的关联数据对场地品牌的影响度低的场地品牌，作为推荐对象进行输出。
6、在一些可执行的实施例中，所述将所述第二数据中的场地品牌的数据与所述品牌偏好信息进行匹配，确定匹配度，包括：
7、将
8、依据匹配词的数量及匹配词的重要程度设置匹配度。
9、在一些可执行的实施例中，所述作为推荐对象进行输出，包括：
10、为所述品牌偏好信息的匹配度设置第一权重，为所述竞品的关联数据对场地品牌的影响度设置第二权重；根据历史数据和用户反馈信息，通过机器学习对所述第一权重和所述第二权重进行训练和学习，以自动调整所述第一权重和所述第二权重的值；
11、基于所述第一权重与品牌偏好匹配度的乘积，以及所述竞品的关联数据对场地品牌的影响度与所述第二权重的积，作为每个场地品牌的综合得分；按照综合得分确定推荐对象。
12、在一些可执行的实施例中，所述采集待评价对象的第一数据，包括：
13、通过在线调查、实地考察、用户评价方式收集各种场地品牌的品牌偏好信息以及市场竞品的关联数据；所述关联数据包括品牌形象、服务质量、市场占有率、用户评价信息。
14、在一些可执行的实施例中，所述基于设定规则对所述第一数据进行清洗，得到第二数据，包括：
15、删除第一数据中的缺失值、异常值的数据、重复数据，并对删除后的第一数据进行错误数据纠正，以及进行分类和标签化操作，形成第二数据。
16、根据本公开的第二方面，提供一种基于品牌场地数据的推荐装置，包括：
17、数据处理单元，用于采集待评价对象的第一数据，基于设定规则对所述第一数据进行清洗，得到第二数据；
18、确定单元，用于接收用户的品牌偏好信息的设定，并确定所述待评价对象的竞品的关联数据；其中，所述品牌偏好信息包括品牌类型、品牌形象；
19、匹配单元，用于根据所述品牌偏好信息和所述竞品的关联数据，将所述第二数据中的场地品牌的数据与所述品牌偏好信息进行匹配，确定匹配度，按匹配度进行排序；
20、推荐单元，用于按排序顺序，逐一确定竞品的关联数据对场地品牌的影响度，筛选出符合用户品牌偏好匹配度高，且所述竞品的关联数据对场地品牌的影响度低的场地品牌，作为推荐对象进行输出。
21、在一些可执行的实施例中，所述匹配单元，还用于：
22、将所述第二数据进行分词处理，形成分词词典；假设所述分词词典中的最长词有n个汉字字符，则用所述品牌偏好信息的当前字串中的前n个字作为匹配字段，在分词词典查找，若分词词典中存在匹配词，则匹配成功，匹配字段被作为一个词切分出来；如果分词词典中找不到这样的词，则匹配失败，将匹配字段中的最后一个字去掉，对剩下的字串重新进行匹配处理；如此进行下去，直到匹配成功，即切分出一个词或剩余字串的长度为零为止；这样了一轮匹配完成，然后取下一个i字字串进行匹配处理，直到所述品牌偏好信息被扫描完为止；
23、依据匹配词的数量及匹配词的重要程度设置匹配度。
24、在一些可执行的实施例中，所述推荐单元，还用于：
25、为所述品牌偏好信息的匹配度设置第一权重，为所述竞品的关联数据对场地品牌的影响度设置第二权重；根据历史数据和用户反馈信息，通过机器学习对所述第一权重和所述第二权重进行训练和学习，以自动调整所述第一权重和所述第二权重的值；
26、基于所述第一权重与品牌偏好匹配度的乘积，以及所述竞品的关联数据对场地品牌的影响度与所述第二权重的积，作为每个场地品牌的综合得分；按照综合得分确定推荐对象。
27、在一些可执行的实施例中，所述数据处理单元，还用于：
28、通过在线调查、实地考察、用户评价方式收集各种场地品牌的品牌偏好信息以及市场竞品的关联数据；所述关联数据包括品牌形象、服务质量、市场占有率、用户评价信息。
29、在一些可执行的实施例中，所述数据处理单元，还用于：
30、删除第一数据中的缺失值、异常值的数据、重复数据，并对删除后的第一数据进行错误数据纠正，以及进行分类和标签化操作，形成第二数据。
31、根据本公开的第三方面，提供一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使计算机执行前述的基于品牌场地数据的推荐方法的步骤。
32、本公开的技术方案，提高了场地预定的准确度：通过结合品牌数据进行场地匹配和筛选，能够更好地满足用户的品牌偏好，提高场地预定的准确度和用户的满意度。通过引入市场竞品数据作为参考依据，优化了传统的推荐算法，综合考虑了更多维度的因素，使得推荐结果更加全面和精准。通过展示竞品数据与场地品牌的匹配程度信息给用户参考，使得用户能够更加全面地了解各个场地的优势和不足之处从而做出更明智的选择预定的决策四提高了推荐的时效性；本公开的技术方案，通过实时收集和分析市场数据以及用户反馈来进行数据更新和优化从而保证了推荐结果的时效性和准确性，并拓宽了应用范围，适用于各种需要场地预定的场景，增强了用户体验通过。
33、应当理解，本部分所描述本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于品牌场地数据的推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第二数据中的场地品牌的数据与所述品牌偏好信息进行匹配，确定匹配度，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述作为推荐对象进行输出，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集待评价对象的第一数据，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于设定规则对所述第一数据进行清洗，得到第二数据，包括：
6.一种基于品牌场地数据的推荐装置，其特征在于，所述装置包括：
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述匹配单元，还用于：
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述推荐单元，还用于：
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述数据处理单元，还用于：
10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述数据处理单元，还用于：
11.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使
...【技术特征摘要】
1.一种基于品牌场地数据的推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第二数据中的场地品牌的数据与所述品牌偏好信息进行匹配，确定匹配度，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述作为推荐对象进行输出，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集待评价对象的第一数据，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于设定规则对所述第一数据进行清洗，得到第二数据，包括：
6.一种基于品牌场地数...
【专利技术属性】
技术研发人员：董新柳，黄琦，李颖翀，施可，陈特夫，邵家伟，徐健鸣，高恒学，谭诗弋，范勤，黄武，宋志勤，
申请(专利权)人：杭州路过网络有限公司，
类型：发明
国别省市：
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