CN105812830A - 酒店服务内容的推荐方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种酒店服务内容的推荐方法及系统，包括如下步骤：获取当前住客的用户信息；根据所述用户信息在内容服务器中进行分析确定当前住客对应的服务内容，并提取所述服务内容；其中，所述内容服务器用于按内容类别存储当前住客所在酒店能够提供的服务内容；根据既定的环境信息分别提取所述服务内容对应的内容类别，并按所述内容类别将所述服务内容进行整合，形成当前住客对应的本地终端的开机页面；将所述开机页面按对应的环境信息下发至当前住客对应的本地终端。本发明能够使住客在每个时间段开启电视时，即可以便捷、快速地看到自己感兴趣的服务内容，提高了住客对服务内容的获取效率。

Description

酒店服务内容的推荐方法及系统
技术领域
本发明涉及酒店服务领域，具体地，涉及一种酒店服务内容的推荐方法及系统。
背景技术
目前在酒店行业，智能电视已经得到了广泛的应用，智能电视使住客在欣赏普通电视内容的同时，可自行安装和卸载由电视厂商或第三方服务商提供的应用软件、游戏等程序，通过此类程序可持续对智能电视的功能进行扩充和升级，并可从网络渠道获得节目内容，通过简单易用的整合式操作界面，将住客最需要的服务内容在电视屏幕上进行清晰地展现。
当智能电视开机后，会显示首页主界面，在首页主界面中通常会包括多个根据需要而预置的应用的启动入口，比如用户可能常用的应用、电视厂商希望用户使用的应用等。住客可通过触发主界面中的各启动入口进入各子页面，以进行进一步的操作，比如观看该子页面中的特定视频等。
住客在开机后，由于酒店往往提供众多的服务内容，则在从主界面进入各子页面时，住客需要不断操作遥控器进行页面跳转，浏览首页主界面中各入口中对应的服务内容，并从中筛选出自己感兴趣的服务内容，影响了住客对服务内容的获取效率。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种酒店服务内容的推荐方法及系统。
本发明提供的酒店服务内容的推荐方法，包括如下步骤：
步骤S1：获取当前住客的用户信息；
步骤S2：根据所述用户信息在内容服务器中进行分析确定当前住客对应的服务内容，并提取所述服务内容；其中，所述内容服务器用于按内容类别存储当前住客所在酒店能够提供的服务内容；
步骤S3：根据既定的环境信息分别提取所述服务内容对应的内容类别，并按所述内容类别将所述服务内容进行整合，形成当前住客对应的本地终端的开机页面；
步骤S4：将所述开机页面按对应的环境信息下发至当前住客对应的本地终端。
优选地，当在内容服务器中进行分析提取时，从所述用户信息中实时提取当前住客对应的属性信息，并生成当前住客的个性化标签；
将所述个性化标签通过既定的服务模型进行分析，获得当前住客的需求特征；
根据所述需求特征在内容服务器中进行匹配，确定当前住客对应的内容类别，进而确定每个内容类别中对应的服务内容。
优选地，还包括如下步骤：
依据各环境信息下每种内容类别的点击比值分布，对各内容类别进行排序；
其中，所述各内容类别的点击比值分布由依据记录在各环境信息下的用户信息进行分析统计得到。
优选地，还包括如下步骤：
依据各环境信息下特定内容类别中各服务内容对应的点击比值分布，对每个内容类别的服务内容进行排序；
其中，各环境信息下特定内容类别中各服务内容对应的点击比值分布为依据记录在各环境信息下的用户信息进行分析统计得到。
优选地，通过如下步骤得到各环境信息下特定内容类别中各服务内容对应的点击比值分布：
对用户信息进行分析统计，得到全网中各服务内容对应的点击比值分布、各环境信息下各内容类别对应的点击比值分布以及在各环境信息下各服务内容对应的点击比值分布；
根据全网中各服务内容对应的点击比值分布、各环境信息下各内容类别对应的点击比值分布以及在各环境信息下各服务内容对应的点击比值分布，构造各环境信息、特定内容类别和全网中的各服务内容的联合分布；
依据各环境信息、特定内容类别和全网中各服务内容的联合分布与各环境信息和特定内容类别的联合分布的比值，统计得到各环境信息下特定内容类别中各服务内容的对应分布。
优选地，当按所述内容类别将所述服务内容进行整合时，按各内容类别的对应排序分别加载各内容类别的调用入口，并在各调用入口中分别预加载当前环境信息下每个内容类别对应的服务内容，形成开机页面。
优选地，当按所述内容类别将所述服务内容进行整合时，结合所述终端的屏幕尺寸对各内容类别对应的调用入口进行实时拼接，形成开机页面。
优选地，当对各内容类别对应的调用入口进行实时拼接时，实时对内容类别中对应的服务内容进行展示，并连同所述服务内容与各调用入口一同进行拼接。
优选地，当对各内容类别对应的调用入口进行实时拼接时，分别提取每个内容类别中首选服务内容中各自对应的关联图片作为所述内容类别的目标图标；
根据每个内容类别中所述目标图标的大小和所述终端的屏幕尺寸进行整合，形成开机页面。
本发明提供的酒店服务内容的推荐系统，包括如下模块：
用户信息获取模块，用于获取当前住客的用户信息；
服务内容确定模块，用于根据所述用户信息在内容服务器中进行分析确定当前住客对应的服务内容，并提取所述服务内容；其中，所述内容服务器用于按内容类别存储当前住客所在酒店能够提供的服务内容；
开机页面形成模块，用于根据既定的环境信息分别提取所述服务内容对应的内容类别，并按所述内容类别将所述服务内容进行整合，形成当前住客对应的本地终端的开机页面；
开机页面下发模块，用于将所述开机页面按对应的环境信息下发至当前住客对应的本地终端。
优选地，当在内容服务器中进行分析提取时，从所述用户信息中实时提取当前住客对应的属性信息，并生成当前住客的个性化标签；
将所述个性化标签通过既定的服务模型进行分析，获得当前住客的需求特征；
根据所述需求特征在内容服务器中进行匹配，确定当前住客对应的内容类别，进而确定每个内容类别中对应的服务内容。
优选地，依据各环境信息下每种内容类别的点击比值分布，对各内容类别进行排序；
其中，所述各内容类别的点击比值分布由依据记录在各环境信息下的用户信息进行分析统计得到。
优选地，依据各环境信息下特定内容类别中各服务内容的对应点击比值分布，对每个内容类别的服务内容进行排序；
其中，各环境信息下特定内容类别中各服务内容的对应点击比值分布为依据记录在各环境信息下的用户信息进行分析统计得到。
优选地，所述特定内容类别中各服务内容的对应点击比值分布通过如下方式获得：
对用户信息进行分析统计，得到全网中各服务内容对应的点击比值分布、各环境信息下各内容类别对应的点击比值分布以及在各环境信息下各服务内容对应的点击比值分布；
根据全网中各服务内容对应的点击比值分布、各环境信息下各内容类别对应的点击比值分布以及在各环境信息下各服务内容对应的点击比值分布，构造各环境信息、特定内容类别和全网中的各服务内容的联合分布；
依据各环境信息、特定内容类别和全网中各服务内容的联合分布与各环境信息和特定内容类别的联合分布的比值，统计得到各环境信息下特定内容类别中各服务内容的对应分布。
优选地，当按所述内容类别将所述服务内容进行整合时，按各内容类别的对应排序分别加载各内容类别的调用入口，并在各调用入口中分别预加载当前环境信息下每个内容类别对应的服务内容，形成开机页面。
优选地，当按所述内容类别将所述服务内容进行整合时，结合所述终端的屏幕尺寸对各内容类别对应的调用入口进行实时拼接，形成开机页面。
优选地，当对各内容类别对应的调用入口进行实时拼接时，实时对内容类别中对应的服务内容进行展示，并连同所述服务内容与各调用入口一同进行拼接。
优选地，当对各内容类别对应的调用入口进行实时拼接时，分别提取每个内容类别中首选服务内容中各自对应的关联图片作为所述内容类别的目标图标；
根据每个内容类别中所述目标图标的大小和所述终端的屏幕尺寸进行整合，形成开机页面。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
1、本发明针对酒店环境下的环境特点，获取住客的用户信息后，根据所述用户信息在内容服务器中进行分析提取，确定当前住客对应的服务内容；根据既定的环境信息分别提取所述服务内容对应的内容类别，并按所述内容类别将所述服务内容进行整合，形成开机页面；将所述开机页面按对应的环境信息下发至当前住客对应的本地终端；从而按时间段分别在酒店各房间中的电视首页上展示与住客信息契合的服务内容，使住客在每个时间段开启电视时，即可以便捷、快速地看到自己感兴趣的服务内容，提高了住客对服务内容的获取效率；
2、本发明实时获取当前住客的用户信息，如通过遥控器对电视的操作信息等，根据提取的个性化信息确定每个内容类别的服务内容，从而根据住客的操作及时调整推荐给住客的服务内容，使推荐的服务内容与反映住客兴趣的当前操作契合，使住客每次跳转到开机页面时，即可以便捷、快速地看到自己感兴趣的服务内容，提高了住客对服务内容的获取效率。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明中酒店服务内容的推荐方法的步骤流程图；
图2为本实施例中酒店房间内电视的开机页面示意图；
图3为本发明中一种酒店服务内容的推荐系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。
在酒店行业中，智能电视已经得到了广泛的应用，第三方通过网络从服务商处获取各种服务信息，并将这些服务信息以平台的形式发布在智能电视的服务器端，供住客通过以智能电视为终端进行浏览。住客办理入住手续后，即可通过智能电视浏览第三方所提供的内容服务。当智能电视开机后，会显示首页主界面，在首页主界面中通常会包括多个根据需要而预置的各内容类别的启动入口，如酒店介绍、附近餐厅、酒店服务、旅游路线等。住客一般根据自身的兴趣通过触发主界面中的各启动入口进入各子页面，以进行进一步的操作，比如观看该子页面中的页面内容等。
实际情况下，每位住客的兴趣有所不同，住客入住后，开启电视时往往很难第一时间就找到与自身兴趣匹配的服务内容，且电视通过遥控器进行操作，相对手机、鼠标操作较为繁琐，很可能在开机页面中访问多个入口才能浏览到感兴趣的服务内容，大大降低了住客对服务内容的获取效率。
本发明针对酒店环境下的环境特点，获取住客的用户信息后，根据所述用户信息在内容服务器中进行分析提取，确定当前住客对应的服务内容；根据既定的环境信息分别提取所述服务内容对应的内容类别，并按所述内容类别将所述服务内容进行整合，形成开机页面；将所述开机页面按对应的环境信息下发至当前住客对应的本地终端；从而按时间段分别在酒店各房间中的电视首页上展示与住客信息契合的服务内容，使住客在每个时间段开启电视时，即可以便捷、快速地看到自己感兴趣的服务内容，提高了住客对服务内容的获取效率。
本发明公开了一种酒店服务内容的推荐方法，如图1所示，包括如下步骤：
步骤101：获取当前住客的用户信息；
当住客在入住酒店时，往往会通过酒店的PMS系统录入一些用户数据，如身份证号、手机号、姓名、电子邮箱等，本实施例中，除了从酒店的PMS系统中提取这些用户数据外，从这些用户数据中提取当前住客的住客标识号，如手机号等，根据住客标识号从第三方数据源中分别提取当前住客的目标数据，并将这些目标数据连同从酒店的PMS系统中提取的用户数据一起作为用户信息。
所述目标数据为根据住客标识号从第三方数据源中获取与住客标识号相应的目标数据。第三方数据源包括用户的手机信息、浏览器的浏览记录、经常访问的站点/APP中的用户日志等，
步骤102：根据所述用户信息在内容服务器中进行分析确定当前住客对应的服务内容，并提取所述服务内容；其中，所述内容服务器用于按内容类别存储当前住客所在酒店能够提供的服务内容；
所述用户信息包括客户端和/或网站系统中的多种信息：操作记录、浏览记录、预订信息。用户在酒店的智能电视客户端上进行操作和浏览时，则可以采集该智能电视客户端对应的操作日志和/或浏览日志，提取所述操作日志和/或浏览日志中对应的日志内容，并对所述日志内容进行分析，将分析提取得到的关键字作为用户数据。具体地，用户信息还可以是通过分别记录用户在入住的房间内查看的智能电视中各页面和对应的停留时间、触发的各菜单选项和对应的菜单条目，分别统计各页面和对应的停留时间、各菜单条目的操作频率，提取菜单选项下排名靠前页面中的页面内容和页面停留时间与内容，并按页面内容中各组成部分(标题、副标题、正文)的权值统计关键词，根据关键词统计得到当前住客对应的服务内容。
又例如，当用户在OTA站点中进行访问和操作过，可以对访问日志、操作日志中获取浏览信息和操作信息，并对浏览信息和操作信息提取得到关键字作为用户数据以表征用户的喜爱偏好。网站系统除了OTA站点之外，还可以是饭店订座系统、票务订购系统、电影订票系统、出租车预定系统、其它PMS系统等等可以获得更多用户信息的系统。
再例如，还可以从用户在智能手机中的上网记录，提取出手机端浏览的APP及APP内的页面内容及其关键词作为用户数据。
优选地，酒店客户端包括设置在每间酒店的房间内的智能电视机，智能电视机预先与用户的智能手机关联，使智能手机发送控制指令对智能电视进行控制。当用户通过智能手机遥控智能电视时，通过智能电视机接收到的遥控指令记录用户的操作记录，根据操作记录对当前用户对应的操作日志和/或浏览日志进行提取，提取出用户在遥控电视时的操作记录和浏览记录，结合用户对应的操作记录和浏览记录分析用户的兴趣，确定与用户兴趣对应契合的服务内容。同样的，可以分别统计手机APP中各页面和对应的停留时间、各操作菜单条目的操作频率、用户输入的文本内容、通过APP预定过的服务信息等统计关键词，根据所述关键词确定对应的服务内容。
将当前住客对应的关键词在既定的客人模型中进行聚类，确定当前住客属于客人模型中各用户群组的对应概率，从而确定当前用户所属的用户群组，将用户群组对应的标签作为当前住客对应的优化标签；
将各关键词分别在既定的客人模型中的各个既定分类进行匹配时，判断各个关键词分别与各个分类的关联度，从而在客人模型中进行聚类打分，得到关键词在客人模型中属于各分类的概率，并将最高概率的分类作为与对应关键词匹配的分类。进一步地，再从该分类中提取出既定的标签，得到当前住客对应的优化标签。
其中，客人模型是在服务器端既定存储的，本实施例中，通过在全网中的用户信息进行属性、行为、特征等信息的抽取，经统计后进行训练，得到客人模型。
根据所述优化标签能够作为需求特征在内容服务器中进行匹配，确定当前住客对应的内容类别；
本实施例中，将优化标签以搜索引擎的方式进行匹配，匹配内容服务器中的内容类别。根据优化标签在内容服务器中进行匹配时，将优化标签作为关键词在搜索引擎中检索得到内容类别。在搜索引擎中，内容服务器中的各项服务内容按照既定的内容分类进行索引，形成基于不同内容分类的垂直引擎；在搜索时，分别将客人优化标签在匹配的内容分类的垂直引擎中进行检索，分别得到搜索结果。
在其他实施例中，在内容服务器中进行分析提取时，从用户信息中实时提取当前住客对应的属性信息，并生成当前住客的个性化标签。用户信息分别存储在客户端和/或网络站点中。属性信息即为住客对应的个性化信息。
客户端包括设置在每间酒店的房间都安装的电视机以及与电视机关联的住客手机，其中，当前住客对应的酒店房间内的电视机以及与该电视机关联的手机作为本地终端。从用户信息中实时提取当前住客对应的属性信息时，提取当前住客在操作电视或者手机时的操作记录、浏览记录以及预定记录等，结合住客对应的日志内容分析住客的兴趣，将对应的关键词采集至个性化信息中。具体地，结合住客对应的日志内容分析住客的兴趣时，分别记录用户查看的各页面和对应的页面停留时间、触发的各菜单选项和对应的菜单条目，分别统计各页面和对应的页面停留时间、触发各菜单条目的操作频率和对应的菜单条目；提取被触发的菜单选项下被查看排名靠前页面中对应的页面停留时间大于阈值的页面对应的页面内容，并按页面内容中各组成部分(标题、副标题、正文)的权值统计关键词，将关键词采集至个性化信息中。
所述网络站点可以是预订渠道系统，例如OTA站点，对应的个性化信息为用户预定酒店房间时，在OTA站点中的访问日志、操作日志，如用户预定时，同时看了酒店所在地的哪些景点和名胜，服务器端根据采集到的当前住客在OTA站点分别对应的访问日志和操作日志进行分析，读取用于所浏览页面对应的页面标签得到用户的日程信息和习惯喜好信息作为个性化信息。
其中，在对日志进行分析时：可以提取住客在操作客户端时的操作记录和浏览记录，结合住客对应的日志内容或者页面内容分析住客的兴趣，将对应的关键词采集至用户信息中；还可以在对所述日志进行分析时，直接提取当前住客所浏览的日志或网页页面中对应的日志标签或页面标签等由网络站点已经预设的标签，将这些预设的标签作为关键词采集至个性化信息中。
例如，住客在OTA站点或与OTA站点合作的第三方站点中进行访问和操作，可以从OTA站点或第三方站点的服务器获取访问日志、操作日志，从中获取浏览信息和操作信息，并对浏览信息和操作信息对应的页面内容进行分析统计，根据分析统计的结果提取得到关键词作为个性化信息以表征住客的喜爱偏好。网络站点还可以是饭店订座系统、票务订购系统、电影订票系统、出租车预定系统、其它PMS系统等等可以获得更多住客信息的站点系统。
又例如，还可以从当前住客的智能手机中提取上网记录和各APP的使用记录，提取出浏览地址及网页页面内容及其关键词，当前住客使用APP进行的订单预定、下载、操作APP时产生的日志等，从APP和移动浏览器的服务器中获取对应的日志信息，经分析后提取关键词作为个性化信息。
再例如，客户端包括设置在每间酒店的房间内的智能电视机，智能电视机与住客的智能手机通过二维码或验证码等方式进行关联，当住客通过智能手机遥控智能电视时，服务器通过智能电视机接收到的智能手机发出的遥控指令读取当前住客对应的操作日志和/或浏览日志，根据当前住客在遥控电视时的操作记录和浏览记录，结合操作记录和浏览记录分析当前住客的兴趣，将操作记录和浏览记录中对应的页面内容进行分析统计，根据分析统计对应的关键词作为个性化信息。同样的，可以分别统计手机APP中各页面和对应的停留时间、各操作菜单条目的操作频率、住客输入的文本内容等，根据各文本内容统计关键词，将关键词作为个性化信息。
将个性化信息作为个性化标签，经整合后利用既定的服务模型直接进行分析，获得当前住客的需求特征。本实施例中，整合个性化标签时，将获取到的个性化信息按照各信息源对应发送的先后顺序或者其它顺序(例如随机顺序或者按照预设的信息源的优先级排序)等预设顺序组合为一个数据帧作为整合手段，也可以按照预先设定的数据帧格式分别将个性化信息填写入统一数据格式的个性化信息中相应的属性字段中。
将所述个性化标签利用既定的服务模型进行分析时，将所述个性化标签在既定的服务模型中进行匹配，判断每个个性化标签分别与所述服务模型中各服务类别的关联度，得到所述当前住客的需求特征。
在优选例中，关于所述个性化标签与既定的服务模型中各服务类别的关联度：服务模型具有多个服务类别，每个服务类别下具有若干需求特征以及该需求特征对应的特征标签，每个特征标签具有表示与所在服务类别匹配的概率数值，将当前住客的个性化标签在服务模型中进行匹配时，分别将个性化标签连同其对应的近义词分别与每个服务类别下的各需求特征对应的既定的特征标签进行匹配，将每个服务类别中匹配成功的特征标签对应概率数值之和作为该个性化标签与该服务类别的关联度；进而将关联度高的服务类别下对应的需求特征作为当前住客的需求特征，其中，所述关联度高的服务类别，是指关联度最高的一服务类别，或者关联度排序靠前的多个服务类别。
所述需求特征包括所述个性化标签所匹配的服务类别和所述服务类别各自分别对应的概率。其中，所述服务类别各自分别对应的概率，是指各项服务类别各自分别对应于需求特征的概率，以表征当前住客分别对于各项服务类别的喜好和需要的程度，从而可以在后续流程中为当前住客对应的各项目标服务的展示、排序提供参考基础。
本领域技术人员可以利用现有技术得到所述服务模型，例如从经营大数据业务的第三方网络公开得到，又例如可以在全网中分别通过客户端、PMS系统、预订系统等多个用户数据，将历史上已采集得到的用户数据进行属性、行为、特征等信息的抽取，经统计后进行训练，得到所述服务模型。
优选地，所述服务模型中包括多个服务类别，其中，每个服务类别中包括多个既定标签，这些服务类别和既定标签可以通过经验预设得到，也可以通过样本训练得到。
例如，所述服务模型的构建方法，可以是在全网中分别抓取各服务类别中第三方站点的服务信息，根据所述服务信息对应的文本内容进行关键词抽取，将各服务类别对应的关键词经统计后进行训练，得到所述服务模型。具体地，所述服务模型可以在全网中分别抓取各服务类别中具有合作关系的第三方站点的所包括的服务信息，服务类别由服务器提取既定的网址导航页中设置的标签分类得到。根据各服务类别中第三方站点的服务信息对应的文本内容进行关键词抽取，将各服务类别对应的关键词经统计后进行训练，得到所述服务模型。
例如，根据网址导航页得到酒吧的标签分类，然后进一步可以得到同性恋酒吧的标签分类，该同性恋酒吧的标签分类指向了多个酒吧网站的社区论坛，进而可以从社区论坛的发言中提取出关键词“同志”、“百合”、“蔡康永”、“菊花”、“男同”、“BL”、“LES”、“拉拉”、“蕾丝边”、“LES”、“出柜”、“攻受”。其中，可以采用TF/IDF(termfrequency–inversedocumentfrequency)方法，统计第三方站点的服务信息对应的文本内容中各关键词的出现频率，并基于出现频率建立各关键词与文本内容所属服务类别的映射关系，并进行训练，从而得到所述服务模型，用于判断输入的关键词作为某一类别服务的概率。
根据所述需求特征在内容服务器中进行匹配，确定当前住客对应的内容类别。本实施例中，将需求特征在既定的搜索引擎中进行检索得到的，例如可以将需求特征作为关键词在既定的搜索引擎中进行检索得到目标服务。其中，所述搜索引擎的搜索范围为当前住客所在酒店提供的服务内容。所述服务内容按服务内容类别存储，包括名称、简介、地址、电话、评价等文本信息；
所述将需求特征作为关键词在既定的搜索引擎中进行检索的方法是：在搜索引擎中，内容服务器中各项服务内容按照既定的内容类别进行索引，形成基于不同内容类别的垂直引擎；在搜索时，分别将所述需求特征在各内容类别的垂直引擎中进行检索，分别得到对应的垂直搜索结果，将垂直搜索结果大于既定数目的对应垂直引擎所属的内容类别作为当前住客对应的内容类别。
根据所述需求特征在各内容类别中分别确定每个内容类别各自对应的服务内容。
在当前住客对应的每个内容类别中，分别选取需求特征对应关键词的服务内容。如当前用户的需求特征为“餐饮”和“海鲜”，则各内容类别中，“美食”类别最为匹配，进一步，则在内容服务器中的各“美食”类别的垂直引擎中进行检索，即分别选取在酒店餐厅和酒店附近主营海鲜的餐厅中进行检索，得到相应的菜品和对应的餐厅作为服务内容。
本发明提供的酒店服务内容的推荐方法，还包括：依据各环境信息下每种内容类别的点击比值分布，对各内容类别进行排序；其中，所述各内容类别的点击比值分布由依据记录有各环境信息下的用户信息进行分析统计得到。如图2所示，在早晨时，内容类别的点击比值分布为：新闻30％，餐饮22％，地图导航15％，天气10％，游戏5％；则内容类别的排序为新闻，餐饮，地图导航，天气，游戏。
本申请实施例针对环境信息对各内容类别进行排序，由于能够体现不同环境信息下用户的不同信息需求，故能够使得电视上显示的各内容类别更加接近于用户的真实信息需求。
本申请实施例中，环境信息主要是指用户所处的周边环境信息，具体可以包括时间环境信息、位置环境信息、温度环境信息、硬件环境信息等等。在不同的环境信息下，用户的信息需求往往是不同的：以时间环境信息为例，早晨为新一天的开始，故用户在早晨时对新闻信息有着需求；三餐时间为就餐为主，故在三餐时段对餐品信息存在着需求；晚上为放松娱乐的时刻，在晚上时对音乐、娱乐信息存在着需求，等等；
以地理环境为例，不同酒店所在的地理位置不同，酒店的特色也不同，比如海滨酒店临近大海，特色以海景、海鲜为主，故对海鲜大餐、出海游等信息存在着需求；特色酒店各有各自的文化特色，比如“长隆酒店”以动物为特色，故对动物园、旅游、动物表演等特色存在着需求。
综上，本领域技术人员可以根据实际需求，采用上述环境信息中的一种或多种，并且，针对采用的一种或多种环境信息进行细分。例如，通过对时间环境信息进行环境信息分割，将时间环境信息细分为白天和黑夜，或者早晨、三餐和晚上等；例如，通过对位置环境信息进行分类，将位置环境信息细分为按酒店所在的地理位置和特色等。本申请对具体的细分方式不加以限制。
关于根据环境信息进行内容类别的排序，本申请使用概率论和数理统计的方法来计算各环境信息下每种内容类别的点击比值分布的规律性。具体而言，在离线情况下，对用户日志进行分析统计，得到对应环境信息下各内容类别的点击比值分布；在线排序时，依据特定环境信息下各内容类别的点击比值分布，并分别对每种内容类别下对应的服务内容进行排序。
通过如下步骤得到各环境信息下特定内容类别中各服务内容的对应分布时：
通过如下步骤得到各环境信息下特定内容类别中各服务内容对应的点击比值分布：
对用户信息进行分析统计，得到全网中各服务内容对应的点击比值分布、各环境信息下各内容类别对应的点击比值分布以及在各环境信息下各服务内容对应的点击比值分布；
根据全网中各服务内容对应的点击比值分布、各环境信息下各内容类别对应的点击比值分布以及在各环境信息下各服务内容对应的点击比值分布，构造各环境信息、特定内容类别和全网中的各服务内容的联合分布；
依据各环境信息、特定内容类别和全网中各服务内容的联合分布与各环境信息和特定内容类别的联合分布的比值，统计得到各环境信息下特定内容类别中各服务内容的对应点击比值分布。
在本申请的一种优选实施例中，在考虑当前环境信息的基础上，还可以依据当前用户针对各内容类别的兴趣对各内容类别的对应的信息记录进行排序；相应地，所述方法还可以包括：
刨除环境信息的因素，不同用户对不同内容类别的服务内容有着不同的兴趣，例如，用户A钟情于综艺节目，常以搜索引擎和/或浏览器观看视频的形式得到想要的综艺节目，而用户B钟情于新闻，习惯性地以搜索和/或浏览视频的形式查看最新发生的时事新闻。本优选实施例用概率论和数理统计的方法来研究用户对各内容类别的兴趣的规律性，这里，综合特定环境信息下各内容类别的点击比值分布的规律性，最终，统计当前用户在特定环境信息下各内容类别的点击比值分布。
由于不同用户对不同内容类别有着不同的兴趣，而依据记录有环境信息和用户标识信息的用户日志进行分析统计，得到的当前用户在当前环境信息下各内容类别的点击比值分布进行排序，能够将当前用户更感兴趣的内容类别排在前面，因此，本申请能够使得信息记录更加接近于反映用户兴趣度的个性化的真实信息需求。
P(Ic|T,u)可用于表示当前用户u在特定环境信息T下各内容类别Ic的点击比值分布，其可用下式经加权平均统计得到：
P(Ic|T,u)∝λP(T|Ic)P(Ic)+(1-λ)P(T|Ic,u)P(Ic|u)(1)
其中，u代表用户标识(userid)，由于每条用户日志中都会记录用户标识，这样，就能得到每个u的所有访问记录，进而，针对u的访问记录统计p(Ic)即可得到P(Ic|u)，P(Ic|u)能够反映指的是用户u的各内容类别点击比值分布；λ为随机因子。
针对特定内容类别Ic执行p(T)的统计操作即可得到p(T|Ic)，p(T)可以用如下公式计算：
P(T)＝∑dp(dT)
其中，p(dT)＝p(T|d)p(d)；
其中，p(T|d)可用服务内容d在当前环境信息T下的数值与服务内容d出现的总数的比值计算得到；针对特定用户u和特定内容类别Ic执行p(T)的统计操作即可得到P(T|Ic，u)；随机因子λ用于表示所有用户在所述查询串对应的环境信息下内容类别的点击比值分布和当前用户在所述查询串对应的环境信息下内容类别的点击比值分布，可根据实际需求确定λ的数值。
例如，可以通过对T内用户的日志信息进行人工标注，标注内容为内容类别的名称，调整λ，使得到最好的意图描述准确率时对应的λ值，其中，T可以是多天用户日志中的同一T时间段。
具体而言，人工标注了内容类别排序结果的标准答案，调整λ＝{0.1，0.2，..，0.9}，利用公式(1)右边计算得到不同λ下的结果，对比标准答案和公式结算的内容类别排序结果，能统计出在特定λ下公式计算得到的准确率，准确率最高时对应的λ值就是最终确定的λ值。
步骤S3：根据既定的环境信息分别提取所述服务内容对应的内容类别，并按所述内容类别将所述服务内容进行整合，形成当前住客对应的本地终端的开机页面；
本实施例中，按既定的环境信息分别实时提取所述服务内容对应的内容类别，并整合这些内容类别对应的服务内容，形成开机页面。按当前用户所处的环境信息，如时间、所在酒店的位置等实时从各服务内容中统计与当前环境信息相关的内容类别，并按各内容类别的排序分别加载各内容类别的调用入口，将调用入口用每个内容类别中排前的服务内容对应的图片进行表示，按图片的尺寸进行页面规划，组成开机页面。在各调用入口中分别预加载当前环境信息下每个内容类别对应的服务内容，当前用户触发对应的调用入口时，展示对应内容类别的服务内容。本实施例中，每个内容类别对应排前的服务内容可以预加载的方式从服务器端下发至酒店房间的电视，则当前住客触发某一内容类别的调用入口后，直接可看到当前环境下已预加载完毕且缓存到电视本地的该内容类别的服务内容，本实施例中，分别实时提取各服务内容，各内容类别下的服务内容能够及时更新，从而提高了当前住客对感兴趣服务内容的获取效率。
在其他实施例中，也可以先行全部提取所述服务内容对应的内容类别并缓存到电视本地，并按既定的环境信息对各服务内容实时进行整合。
所述对各内容类别对应的调用入口进行实时拼接时，实时对默认的内容类别中对应的服务内容进行展示，并连同所述服务内容与各调用入口一同进行拼接，本实施例中，展示各内容类别对应的调用入口时，分别实时调用每项内容类别中对应排前的服务内容并对应展示部分内容，根据展示区域的大小连同对应调用入口的大小形成每项内容类别对应的区域，根据区域的对应尺寸进行整合，形成开机页面。
在其他实施例中，所述对各内容类别对应的调用入口进行实时拼接时，分别提取每个内容类别中首选服务内容中各自对应的关联图片作为所述内容类别的目标图标，根据每个内容类别中所述目标图标的大小和所述终端的屏幕尺寸进行整合，形成开机页面。
步骤104：将所述开机页面按对应的环境信息下发至当前住客对应的本地终端。
按当前用户所处的环境信息，即按相应的时段和酒店所在的地域，将开机页面下发至当前住客对应的本地终端，当前住客入住后即可被服务器获取到对应的个性化信息，根据个性化信息和对应的环境信息即可得到当前用户关注的内容类别下的服务内容，经整合形成开机页面，并按环境信息下发至当前用户所入住房间的电视中，供当前用户进行点击查看。如在午饭时段，即会在开机页面中将内容类别“美食”排前，并根据当前用户所喜爱口味，在内容类别“美食”中筛选出酒店或酒店附近对应特色的餐厅和主推的菜品作为服务内容，并将该餐品的图片作为内容类别“美食”的调用入口供当前住客进行触发查看，当前住客点击后，即可查看该餐品的详细信息或进行预订。在晚间时段，即会在开机页面中将内容类别“演出”排前，并根据当前用户所喜爱的剧种种类，在内容类别“演出”中筛选出酒店或酒店附近对应特色的剧院和主推的演出作为服务内容，并将该演出的海报作为内容类别“演出”的调用入口供当前住客进行触发查看，当前住客点击后，即可查看该表演的详细信息或进行预订。
本发明提供的酒店服务内容的推荐系统，如图3所示，包括如下模块：
用户信息获取模块，用于获取当前住客的用户信息；
服务内容确定模块，用于根据所述用户信息在内容服务器中进行分析确定当前住客对应的服务内容，并提取所述服务内容；其中，所述内容服务器用于按内容类别存储当前住客所在酒店能够提供的服务内容；
开机页面形成模块，用于根据既定的环境信息分别提取所述服务内容对应的内容类别，并按所述内容类别将所述服务内容进行整合，形成当前住客对应的本地终端的开机页面；
开机页面下发模块，用于将所述开机页面按对应的环境信息下发至当前住客对应的本地终端。
优选地，当在内容服务器中进行分析提取时，从所述用户信息中实时提取当前住客对应的属性信息，并生成当前住客的个性化标签；
将所述个性化标签通过既定的服务模型进行分析，获得当前住客的需求特征；
根据所述需求特征在内容服务器中进行匹配，确定当前住客对应的内容类别，进而确定每个内容类别中对应的服务内容。
优选地，依据各环境信息下每种内容类别的点击比值分布，对各内容类别进行排序；
其中，所述各内容类别的点击比值分布由依据记录在各环境信息下的用户信息进行分析统计得到。
优选地，依据各环境信息下特定内容类别中各服务内容的对应点击比值分布，对每个内容类别的服务内容进行排序；
其中，各环境信息下特定内容类别中各服务内容的对应点击比值分布为依据记录在各环境信息下的用户信息进行分析统计得到。
优选地，所述特定内容类别中各服务内容的对应点击比值分布通过如下方式获得：
对用户信息进行分析统计，得到全网中各服务内容对应的点击比值分布、各环境信息下各内容类别对应的点击比值分布以及在各环境信息下各服务内容对应的点击比值分布；
根据全网中各服务内容对应的点击比值分布、各环境信息下各内容类别对应的点击比值分布以及在各环境信息下各服务内容对应的点击比值分布，构造各环境信息、特定内容类别和全网中的各服务内容的联合分布；
依据各环境信息、特定内容类别和全网中各服务内容的联合分布与各环境信息和特定内容类别的联合分布的比值，统计得到各环境信息下特定内容类别中各服务内容的对应分布。
优选地，当按所述内容类别将所述服务内容进行整合时，按各内容类别的对应排序分别加载各内容类别的调用入口，并在各调用入口中分别预加载当前环境信息下每个内容类别对应的服务内容，形成开机页面。
优选地，当按所述内容类别将所述服务内容进行整合时，结合所述终端的屏幕尺寸对各内容类别对应的调用入口进行实时拼接，形成开机页面。
优选地，当对各内容类别对应的调用入口进行实时拼接时，实时对内容类别中对应的服务内容进行展示，并连同所述服务内容与各调用入口一同进行拼接。
优选地，当对各内容类别对应的调用入口进行实时拼接时，分别提取每个内容类别中首选服务内容中各自对应的关联图片作为所述内容类别的目标图标；
根据每个内容类别中所述目标图标的大小和所述终端的屏幕尺寸进行整合，形成开机页面。

Claims (18)

1.一种酒店服务内容的推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1：获取当前住客的用户信息；
步骤S2：根据所述用户信息在内容服务器中进行分析确定当前住客对应的服务内容，并提取所述服务内容；其中，所述内容服务器用于按内容类别存储当前住客所在酒店能够提供的服务内容；
步骤S3：根据既定的环境信息分别提取所述服务内容对应的内容类别，并按所述内容类别将所述服务内容进行整合，形成当前住客对应的本地终端的开机页面；
步骤S4：将所述开机页面按对应的环境信息下发至当前住客对应的本地终端。
2.根据权利要求1所述的酒店服务内容的推荐方法，其特征在于，当在内容服务器中进行分析提取时，从所述用户信息中实时提取当前住客对应的属性信息，并生成当前住客的个性化标签；
将所述个性化标签通过既定的服务模型进行分析，获得当前住客的需求特征；
根据所述需求特征在内容服务器中进行匹配，确定当前住客对应的内容类别，进而确定每个内容类别中对应的服务内容。
3.根据权利要求1或2所述的酒店服务内容的推荐方法，其特征在于，还包括如下步骤：
依据各环境信息下每种内容类别的点击比值分布，对各内容类别进行排序；
其中，所述各内容类别的点击比值分布由依据记录在各环境信息下的用户信息进行分析统计得到。
4.根据权利要求1或2所述的酒店服务内容的推荐方法，其特征在于，还包括如下步骤：
依据各环境信息下特定内容类别中各服务内容对应的点击比值分布，对每个内容类别的服务内容进行排序；
其中，各环境信息下特定内容类别中各服务内容对应的点击比值分布为依据记录在各环境信息下的用户信息进行分析统计得到。
5.根据权利要求4所述的酒店服务内容的推荐方法，其特征在于，通过如下步骤得到各环境信息下特定内容类别中各服务内容对应的点击比值分布：
对用户信息进行分析统计，得到全网中各服务内容对应的点击比值分布、各环境信息下各内容类别对应的点击比值分布以及在各环境信息下各服务内容对应的点击比值分布；
根据全网中各服务内容对应的点击比值分布、各环境信息下各内容类别对应的点击比值分布以及在各环境信息下各服务内容对应的点击比值分布，构造各环境信息、特定内容类别和全网中的各服务内容的联合分布；
依据各环境信息、特定内容类别和全网中各服务内容的联合分布与各环境信息和特定内容类别的联合分布的比值，统计得到各环境信息下特定内容类别中各服务内容的对应点击比值分布。
6.根据权利要求3所述的酒店服务内容的推荐方法，其特征在于，当按所述内容类别将所述服务内容进行整合时，按各内容类别的对应排序分别加载各内容类别的调用入口，并在各调用入口中分别预加载当前环境信息下每个内容类别对应的服务内容，形成开机页面。
7.根据权利要求3所述的酒店服务内容的推荐方法，其特征在于，当按所述内容类别将所述服务内容进行整合时，结合所述终端的屏幕尺寸对各内容类别对应的调用入口进行实时拼接，形成开机页面。
8.根据权利要求7所述的酒店服务内容的推荐方法，其特征在于，当对各内容类别对应的调用入口进行实时拼接时，实时对内容类别中对应的服务内容进行展示，并连同所述服务内容与各调用入口一同进行拼接。
9.根据权利要求7所述的酒店服务内容的推荐方法，其特征在于，当对各内容类别对应的调用入口进行实时拼接时，分别提取每个内容类别中首选服务内容中各自对应的关联图片作为所述内容类别的目标图标；
根据每个内容类别中所述目标图标的大小和所述终端的屏幕尺寸进行整合，形成开机页面。
10.一种酒店服务内容的推荐系统，其特征在于，包括如下模块：
用户信息获取模块，用于获取当前住客的用户信息；
服务内容确定模块，用于根据所述用户信息在内容服务器中进行分析确定当前住客对应的服务内容，并提取所述服务内容；其中，所述内容服务器用于按内容类别存储当前住客所在酒店能够提供的服务内容；
开机页面形成模块，用于根据既定的环境信息分别提取所述服务内容对应的内容类别，并按所述内容类别将所述服务内容进行整合，形成当前住客对应的本地终端的开机页面；
开机页面下发模块，用于将所述开机页面按对应的环境信息下发至当前住客对应的本地终端。
11.根据权利要求10所述的酒店服务内容的推荐系统，其特征在于，当在内容服务器中进行分析提取时，从所述用户信息中实时提取当前住客对应的属性信息，并生成当前住客的个性化标签；
将所述个性化标签通过既定的服务模型进行分析，获得当前住客的需求特征；
根据所述需求特征在内容服务器中进行匹配，确定当前住客对应的内容类别，进而确定每个内容类别中对应的服务内容。
12.根据权利要求10或11所述的酒店服务内容的推荐系统，其特征在于，
依据各环境信息下每种内容类别的点击比值分布，对各内容类别进行排序；
其中，所述各内容类别的点击比值分布由依据记录在各环境信息下的用户信息进行分析统计得到。
13.根据权利要求10或11所述的酒店服务内容的推荐系统，其特征在于，
依据各环境信息下特定内容类别中各服务内容的对应点击比值分布，对每个内容类别的服务内容进行排序；
其中，各环境信息下特定内容类别中各服务内容的对应点击比值分布为依据记录在各环境信息下的用户信息进行分析统计得到。
14.根据权利要求13所述的酒店服务内容的推荐系统，其特征在于，所述特定内容类别中各服务内容的对应点击比值分布通过如下方式获得：
对用户信息进行分析统计，得到全网中各服务内容对应的点击比值分布、各环境信息下各内容类别对应的点击比值分布以及在各环境信息下各服务内容对应的点击比值分布；
根据全网中各服务内容对应的点击比值分布、各环境信息下各内容类别对应的点击比值分布以及在各环境信息下各服务内容对应的点击比值分布，构造各环境信息、特定内容类别和全网中的各服务内容的联合分布；
依据各环境信息、特定内容类别和全网中各服务内容的联合分布与各环境信息和特定内容类别的联合分布的比值，统计得到各环境信息下特定内容类别中各服务内容的对应分布。
15.根据权利要求12所述的酒店服务内容的推荐系统，其特征在于，当按所述内容类别将所述服务内容进行整合时，按各内容类别的对应排序分别加载各内容类别的调用入口，并在各调用入口中分别预加载当前环境信息下每个内容类别对应的服务内容，形成开机页面。
16.根据权利要求12所述的酒店服务内容的推荐系统，其特征在于，当按所述内容类别将所述服务内容进行整合时，结合所述终端的屏幕尺寸对各内容类别对应的调用入口进行实时拼接，形成开机页面。
17.根据权利要求16所述的酒店服务内容的推荐系统，其特征在于，当对各内容类别对应的调用入口进行实时拼接时，实时对内容类别中对应的服务内容进行展示，并连同所述服务内容与各调用入口一同进行拼接。
18.根据权利要求16所述的酒店服务内容的推荐系统，其特征在于，当对各内容类别对应的调用入口进行实时拼接时，分别提取每个内容类别中首选服务内容中各自对应的关联图片作为所述内容类别的目标图标；
根据每个内容类别中所述目标图标的大小和所述终端的屏幕尺寸进行整合，形成开机页面。
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