CN106022573A - 一种多维度酒店评分方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种多维度酒店评分方法，包括获取酒店多个维度数据的步骤，针对设施、位置、价格、隔音、餐饮各个维度对待评价酒店进行评分计算，得到各维度下的评分的步骤，以及通各维度评分计算酒店综合评分的步骤。本发明以住客关注角度出发，提供了一种结合住客关注元素进行综合评定的标准化评分方法，不仅仅考察酒店自身的软硬件条件，而且考察酒店所处环境的各类条件，评价因素全面，且评价方式相对客观。

Description

一种多维度酒店评分方法
技术领域
本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种新型酒店评价方法。
背景技术
目前对酒店的评分主要有两种，一种是酒店星级评定标准，可以参见《中华人民共和国星级酒店评定标准》，评定标准主要以酒店自身的硬件条件来进行打分，一星级70分、二星级120分、三星级220分、四星级330分、五星级420分；该种评定方式主要以酒店自身的硬件条件来进行评分，评价元素和评价方式均独立、刻板，且脱离了住客角度，未纳入多种与住客体验相关的元素。
而另外一种常见的方式就是网路评分，由网友进行1-5分的评分，然后进行统计得分在1-5分之间，或者选择是否推荐，统计出推荐率在0%-100%之间，常见的网站如国内的携程、去哪儿、艺龙以及国外的booking等等均提供该种评分方式。但网评存在的问题更为突出：由于没有客观的评分标准，每位入住客人仅凭主观感受进行评价，而每位住客因自身经历、条件不同感受也不尽相同，这就导致该种评分方式下的结果不具有客观意义。此外还存在无法确证入住客人身份，评分样本数量可能不足等问题，而且也无法排除人为操作、刷评分的情况。
发明内容
为解决上述问题，本发明以住客关注角度出发，提供了一种结合住客关注元素进行综合评定的标准化评分方法，不仅仅考察酒店自身的软硬件条件，而且考察酒店所处环境的各类条件，评价因素全面，且评价方式相对客观。
为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种多维度酒店评分方法，包括如下步骤：
步骤A，获取酒店多个维度数据，所述多个维度包括设施、位置、价格、隔音、餐饮五个维度；
步骤B，针对各个维度对待评价酒店进行评分计算，得到各维度下的评分：
步骤B-1，分别得到酒店硬件评分和新旧评分，并通过下式计算设施评分：
设施评分=硬件评分 * 新旧评分；
步骤B-2，分别得到酒店地点评分和交通评分，并通过下式计算位置评分：
位置评分= 地点评分+交通评分
=Max（0，（参照点1分值 - 距离/公里系数*参照点1分值），（参照点2分值 - 距离/公里系数*参照点2分值），……（参照点n分值 - 距离/公里系数*参照点n分值））* 地点权重+Max（交通满分值，（地铁*地铁系数*（1-地铁距离/地铁距离系数）+公交*（1-公交距离/公交距离系数））*交通系数）*交通权重；
步骤B-3，获取同档酒店价格，并通过下式计算待评分酒店价格评分：
价格评分=价格满分值-（酒店价格-同档最低价）/（（同档最高价-同档最低价）/价格满分值）；
步骤B-4，获取酒店噪音分贝数，并通过下式计算酒店隔音评分：
隔音评分=Min(Max ( 0, 隔音满分值 –（酒店白天声音分贝数-日间分贝参照值）/分贝系数 ), Max（隔音满分值,隔音满分值-（酒店夜间声音分贝数-夜间分贝参照值）/分贝系数），隔音满分值)；
步骤C，通过步骤B得到的各维度评分，通过下式计算酒店综合评分：
酒店评分 =设施评分*设施权重+位置评分*位置权重+价格评分*价格权重+隔音评分*隔音权重。
进一步的，所述步骤B中还包括：
步骤B-5，通过下式计算酒店餐饮评分
餐饮评分=Max(饮品分值, 饮品种类/饮品系数)+Max(中餐分值,中餐种类/中餐系数)+Max(西餐分值,西餐种类/西餐系数)+Max（水果分值，水果种类/水果系数）+ Max(现场烹饪分值，现场烹饪种类/现场烹饪系数)；
所述步骤C酒店评分中还需加入：餐饮评分*餐饮权重。
进一步的，所述步骤B-3中同档酒店与待评分酒店属于同一城市。
进一步的，所述步骤B-4中酒店声音分贝数用专有分贝测试工具在酒店客房中进行测试，所述白天和夜间声音分贝数分别在日间和夜间取多个时间段测试后取平均数值得到。
进一步的，步骤C中各项权重之和为100%。
进一步的，还包括以下步骤：将综合评分展示在页面中，并将各维度的评分通过分项雷达图进行显示。
与现有技术相比，本发明具有如下优点和有益效果：
将传统的酒店自身软硬条件和酒店所处环境中的交通、位置、隔音等因素均纳入评分体系中，消除了原有评分方法中的主观因素，形成了一套客观的量化标准，在采集多维度数据的基础上，计算结果精确，具有客观指导意义。
附图说明
图1为本发明方法流程图。
图2为实施例中酒店评分项雷达图。
具体实施方式
以下将结合具体实施例对本发明提供的技术方案进行详细说明，应理解下述具体实施方式仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。
本发明采用多维度元素综合计算的评价方式，以客户关注为依据，本例中采用的维度包括但不限于设施、位置、价格、隔音、餐饮。在评分时，首先分别计算酒店各个维度的分值，在辅以权重综合计算，得到酒店的总评分。在计算时本例以5分制为例，但应当指出，具体的分值可以根据需要设定和改变。
图1为本发明提供的多维度酒店评分方法，以下以A城市的B酒店为例，对本发明提供的评分方法按步骤进行详细说明：
步骤A，获取酒店在设施、位置、价格、隔音、餐饮等各个维度数据，这些数据在计算前应事先采集，并存储在数据库中。数据采集种类丰富，方式也多种多样，例如，隔音维度数据可通过安装在酒店内的分贝测试仪测定，而位置中的距离、交通等数据可以通过现有地图软件、数据库获得，
本例中B酒店为新建一年的豪华酒店，离开发新区的商业中心200米，离市中心商业中心3公里，比邻1条地铁线100米，200米内有3条公交线路。标间价格为320元。白天噪音测试为52分贝，夜间噪音测试为40分贝。
步骤B，针对各个维度，对待评价酒店进行评分计算，得到各维度下的分值：
步骤B-1，分别得到酒店硬件评分和新旧评分，并通过下式计算设施评分：
设施评分=硬件评分 * 新旧评分
其中硬件评分可由下表取得，下表根据酒店的设施档次高低列出不同的取值区间，具体分值可由评价专家现场评定。
上述酒店设施档次可与酒店星级关联，例如奢侈配置对应五星级，豪华配置对应四星级，高档配置对应三星级，舒适配置对应二星级，经济配置对应一星级。未进行星级评定的酒店设施档次则可由评价专家现场评定。
B酒店为豪华配置，得分为4.5。
l 新旧评分
新旧系数分可由下表取得，下表根据酒店的新旧程度列出不同的取值区间，具体分值可由评价专家现场评定。
B酒店自装修至今为一年，得分为0.95分。
由此得到B酒店设施评分=4.5*0.95=4.28（保留两位数，四舍五入）
步骤B-2，分别得到酒店地点评分和交通评分，并通过下式计算位置评分：
位置评分
= 地点评分+交通评分
= Max（0，（参照点1分值 - 距离/公里系数*参照点1分值），（参照点2分值 - 距离/公里系数*参照点2分值），……（参照点n分值 - 距离/公里系数*参照点n分值））* 地点权重+Max（交通满分值，（地铁数量*地铁系数*（1-地铁距离/地铁距离系数）+公交数量*（1-公交距离/公交距离系数））*交通系数）
上述参照点为在各个城市预先定义的参照点，这些参照点的分值预先确定，比如定义市中心商业中心的中心点为参照点1，分值为5分；开发新区商业中心2的中心点为参照点2，分值为4分……
上述公式中，地点权重+交通权重=100%，本例中地点权重和交通权重各取50%，公里系数为1公里，地铁系数3，地铁距离系数1公里，交通系数1，交通满分值为5，上述取值均可根据需要改变。
由于B酒店离开发新区的商业中心200米，离市中心商业中心3公里，比邻1条地铁线100米，200米内有3条公交线路，因此具有两个参照点，参照点1分值为5分，参照点2分值为4分。
因此B酒店位置评分=Max（0, (4–0.2/1*4),(5-3/1*5)）*50% + Max（5,(1*3*（1-0.1/1）+3*(1-0.2/1))*1)*50%=4.1
步骤B-3，获取当地同档酒店价格，并通过下式计算待评分酒店价格评分：
价格评分
=价格满分值-（酒店价格-同档最低价）/（（同档最高价-同档最低价）/ 价格满分值）
上式中同档最低价和同档最高价按照某一个固定的日期酒店常见房型网络公开价格进行抓取。针对A城市的B酒店，抓取某一天（如下周一）A城市豪华酒店普通标间的最低价位300，最高价为500，而B酒店的价格为320。本例中价格满分值取5分。
因此B酒店价格评分=5-（320-300）/((500-300)/5)= 4.5
步骤B-4，获取酒店噪音分贝数，并通过下式计算酒店隔音评分：
隔音评分
=Min(Max ( 0, 隔音满分值–（酒店白天声音分贝数-日间分贝参照值）/分贝系数 ),Max（0, 隔音满分值-（酒店夜间声音分贝数-夜间分贝参照值）/分贝系数），隔音满分值)
其中酒店声音分贝数用专有分贝测试工具在酒店客房中进行测试，分别在日间和夜间取多个时间段测试后取平均数值即得到酒店白天和夜间声音分贝数。而日间分贝参照值和夜间分贝参照值根据权威机构的推荐值来设定，分贝系数根据权威机构的推荐值进行计算得来。
A城市的B酒店，白天测试为52分贝，夜间测试为40分贝，日间分贝参照值为45，夜间分贝参照值为35分贝，分贝系数为4，上式中噪音满分值取值为5。
则B酒店隔音评分= Min (Max(0, 5-(52-45)/4)，Max（0，5-（40-35）/4）,5)= 3.25
步骤B-5，通过下式计算酒店餐饮评分
餐饮评分=Min(饮品分值, 饮品种类/饮品系数)+Min(中餐分值,中餐种类/中餐系数)+Min(西餐分值,西餐种类/西餐系数)+Min（水果分值，水果种类/水果系数）+ Min(现场烹饪分值，现场烹饪种类/现场烹饪系数)
上式中的饮品分值、中餐分值、西餐分值、水果分值、现场烹饪分值，是对餐饮品类的细分，饮品系数、中餐系数、西餐系数、水果系数、现场烹饪系数，是对各品类数量的细分，上述分值和系数根据情况统一赋值。
上式各餐饮分值的约束条件为：
饮品分值+中餐分值+西餐分值+水果分值+现场烹饪分值=5
A城市的B酒店，饮品分值、中餐分值、西餐分值、水果分值、现场烹饪分值分别为：1，1.5，1，1，0.5。饮品系数、中餐系数、西餐系数、水果系数、现场烹饪系数分别为：5，8，5，5，3，饮品种类、中餐种类、西餐种类、水果种类、现场烹饪种类分别为：8， 8， 0， 5， 0。
餐饮评分
=Min(1,8/5)+Min(1.5,8/8)+Min(1,0/5)+Min(1,5/5)+Min(0.5,0/3)
= 3
本步骤为改进项，可根据需要增加入综合评分中。
步骤C，通过步骤B得到的各维度评分，通过下式计算酒店综合评分：
酒店评分
=设施评分*设施权重+位置评分*位置权重+价格评分*价格权重+隔音评分*评分权重+餐饮评分*餐饮权重
其中的约束条件为：
各项权重之和为100%，即设施权重+位置权重+价格权重+隔音权重+餐饮权重=100%，当步骤B计算中不纳入餐饮评分时，本步骤中也不考虑餐饮权重，上式约束条件应改为：设施权重+位置权重+价格权重+隔音权重 =100%。
各项评分中具体的权重值根据住客样本的关注度统计分析得到。
本例中，设施权重为25%，位置权重为20%，价格权重为25%，隔音权重为15%，餐饮权重为15%，则A城市的B酒店综合评分=4.28*25%+4.1*20%+4.5*25%+3.25*15%+3 * 15%=3.95
上述综合评分将展示在页面中，作为改进，各维度的评分通过分项雷达图进行显示，从酒店评分可以总体看到该酒店的总体评分情况，从分项雷达图可以看出酒店在各维度的长短板。B酒店分项雷达图如图2所示。
本发明方案所公开的技术手段不仅限于上述实施方式所公开的技术手段，还包括由以上技术特征任意组合所组成的技术方案。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种多维度酒店评分方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤A，获取酒店多个维度数据，所述多个维度包括设施、位置、价格、隔音、餐饮五个维度；
步骤B，针对各个维度对待评价酒店进行评分计算，得到各维度下的评分：
步骤B-1，分别得到酒店硬件评分和新旧评分，并通过下式计算设施评分：
设施评分=硬件评分 * 新旧评分；
步骤B-2，分别得到酒店地点评分和交通评分，并通过下式计算位置评分：
位置评分= 地点评分+交通评分
=Max（0，（参照点1分值 - 距离/公里系数*参照点1分值），（参照点2分值 - 距离/公里系数*参照点2分值），……（参照点n分值 - 距离/公里系数*参照点n分值））* 地点权重+Max（交通满分值，（地铁*地铁系数*（1-地铁距离/地铁距离系数）+公交*（1-公交距离/公交距离系数））*交通系数）*交通权重；
步骤B-3，获取同档酒店价格，并通过下式计算待评分酒店价格评分：
价格评分=价格满分值-（酒店价格-同档最低价）/（（同档最高价-同档最低价）/价格满分值）；
步骤B-4，获取酒店噪音分贝数，并通过下式计算酒店隔音评分：
隔音评分=Min(Max ( 0, 隔音满分值 –（酒店白天声音分贝数-日间分贝参照值）/分贝系数 ), Max（0,隔音满分值-（酒店夜间声音分贝数-夜间分贝参照值）/分贝系数），隔音满分值)；
步骤C，通过步骤B得到的各维度评分，通过下式计算酒店综合评分：
酒店评分 =设施评分*设施权重+位置评分*位置权重+价格评分*价格权重+隔音评分*隔音权重。
2.根据权利要求1所述的多维度酒店评分方法，其特征在于，所述步骤B中还包括：
步骤B-5，通过下式计算酒店餐饮评分
餐饮评分=Min(饮品分值, 饮品种类/饮品系数)+Min(中餐分值,中餐种类/中餐系数)+Min(西餐分值,西餐种类/西餐系数)+Min（水果分值，水果种类/水果系数）+ Min(现场烹饪分值，现场烹饪种类/现场烹饪系数)；
所述步骤C酒店评分中还需加入：餐饮评分*餐饮权重。
3.根据权利要求1所述的多维度酒店评分方法，其特征在于，所述步骤B-3中同档酒店与待评分酒店属于同一城市。
4.根据权利要求1所述的多维度酒店评分方法，其特征在于，所述步骤B-4中酒店声音分贝数用专有分贝测试工具在酒店客房中进行测试，所述白天和夜间声音分贝数分别在日间和夜间取多个时间段测试后取平均数值得到。
5.根据权利要求1或2所述的多维度酒店评分方法，其特征在于，步骤C中各项权重之和为100%。
6.根据权利要求1所述的多维度酒店评分方法，其特征在于，还包括以下步骤：将综合评分展示在页面中，并将各维度的评分通过分项雷达图进行显示。
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