申请/专利权人：广州亿涵信息技术有限公司

申请日：2023-06-25

公开（公告）日：2024-05-24

公开（公告）号：CN116662665B

主分类号：G06F16/9535

分类号：G06F16/9535;G06F16/9537;G06Q50/12;G06Q10/02;G06Q50/14

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.24#授权;2023.09.15#实质审查的生效;2023.08.29#公开

摘要：本发明提供的一种基于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。

主权项：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，所述历史预订记录包括历史预订行程的时间、地点、费用、游客数量和年龄、行程评价；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，所述预订信息处理模型包括社交程度确定子模型和综合输出子模型，社交程度确定子模型和综合输出子模型都为深度神经网络模型，社交程度确定子模型的输入为所述用户预订信息、所述历史预订记录，社交程度确定子模型的输出为用户预定信息中的多个游客的社交程度，综合输出子模型的输入为所述多个游客的社交程度、所述用户预订信息，综合输出子模型的输出为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，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，所述酒店历史安全记录信息包括火灾安全信息、食品安全信息、交通安全信息、设施安全信息、治安安全信息、公共卫生安全信息；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，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；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，所述多条边中边的特征包括多个节点之间的距离和方向；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，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；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。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广州亿涵信息技术有限公司 一种基于C2B模式的酒店和景区反向预定抢单系统和方法

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