CN111581501A - 智能酒店客房预订管理系统 - Google Patents

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CN111581501A CN202010337434.6A CN202010337434A CN111581501A CN 111581501 A CN111581501 A CN 111581501A CN 202010337434 A CN202010337434 A CN 202010337434A CN 111581501 A CN111581501 A CN 111581501A
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Abstract

本发明提出一种智能酒店客房预订管理系统，包括用户需求参数输入子系统、目标酒店匹配子系统、第三方平台推荐子系统、目标酒店平台复合度评测子系统、目标酒店推荐结果可视化子系统、用户反馈参数输入子系统以及预定结果输出子系统。第三方平台推荐子系统推荐输出多个第三方推荐平台；目标酒店平台复合度评测子系统，用于评测所述多个目标酒店在所述多个第三方推荐平台上的评测指标和评测得分的重合度；基于所述重合度，所述目标酒店推荐结果可视化子系统输出至少一个目标推荐酒店以及至少一个候选的可选目标酒店。本发明的技术方案得出最终的推荐结果的过程客观公正，不受特定平台对于特定品牌的偏向性导向所影响。

Description

智能酒店客房预订管理系统
技术领域
本发明涉及电子信息技术领域，尤其涉及一种智能酒店客房预订管理系统。
背景技术
随着国内商业和旅游业持续升温，酒店宾馆也迎来了高速发展阶段，伴随着互联网行业的迅速发展，市场上出现了一些通过网站经营预订酒店的代理中介业务公司，例如携程、芒果网等，这些网站能显示酒店的简介、房型、客房价格等信息，顾客可以在线方式或电话方式通过网站中介来预订酒店客房。
现有技术中也已经具有较成熟的商业酒店的客房预订方案，宾客可以通过互联网、电话、手机等智能手机客户端等多种方式获得酒店预订服务，通过酒店预订服务查询、预订满意的酒店类型；所在商业街区、周围建筑物、品牌、星级、价位、地址、房型、床型、房内配置、酒店公用设施、停车场、宽带、早餐、开业时间、最近装修时间和宾客评价等各类酒店相关信息并进行预订。
申请号为CN201910361669.6的中国发明专利申请提出一种酒店预定的管理方法、系统、装置及计算机存储介质，其中，酒店预定的管理方法，包括：获取可预订房间的基本信息；发送可预订房间的基本信息到第三方终端，以使第三方终端展示可预订房间的基本信息；接收第三方终端发送的验证信息；发送与验证信息对应的可预定房间的协议信息至第三方终端，以使第三方终端根据协议信息调整展示的信息。该方案解决了现有方案中酒店预定平台没有针对特定客户的接入口的问题，提升了预定酒店的效率，减少了酒店服务人员的工作量，在增强了客户体验的同时，又节约了酒店的成本。
申请号为CN201210296080.0的中国发明专利申请提出一种应用于酒店实现向用户提供快捷服务并为酒店节约劳动力成本的多功能酒店自助预订系统及其工作方法，其包括：预订终端、云端服务器、若干酒店服务器、若干受控终端，该预订终端用以发出查询酒店信息、需求信息、预订信息及控制信息；该云端服务器通过互联网连接上述预订终端并接收上述数据信息；该酒店服务器通过数据网络与云端服务器及受控终端相连接，并与上述云端服务器之间进行数据信息的实时发送/接收。采用本发明的酒店自助预订系统，用户可以通过智能手机等便携上网设备即可进行网上预订服务，实现自助入住、自助结账、自选酒店服务及其他相关的自助服务，且可实现通过智能手机实现对预订客房门锁、灯具、电器的智能控制。
然而，发明人发现，现有技术关于酒店预订的技术方案至少存在如下问题：
1)通过单一某个品牌的酒店预订系统进行酒店客房预订，只能获取该品牌之下的酒店客房信息，无法获得多品牌的酒店客房选择；
2)通过某个特定的第三方中介平台进行酒店客房预订，虽然可以获得不同品牌酒店之下的多个不同类型的客房信息供选择，但是，预订者无法快速从中得出最优的选择方案；
3)由于部分市场不规范行为的存在，尤其是中介平台的不规范行为的不可避免，可能存在某些中介平台对于某些品牌酒店客房的偏向性流量误导，例如，在某个第三方中介平台上，对于某个特定品牌的酒店通常会偏向性的向用户优先展示，使得推荐的客观性大打折扣。
4)由于用户在不同平台上对于不同酒店客房的评价标准和评分不会完全一致，使得用户无法对此进行综合且全面的比较，在作出选择时往往不知所措，最终只能随机选择或者遵从系统的偏向性建议，降低了用户体验。
因此，现有技术给出的多种酒店预订技术方案仍存在各种不同，需要进一步加以完善。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提出智能酒店客房预订管理系统，所述智能酒店客房预订管理系统包括用户需求参数输入子系统、目标酒店匹配子系统、第三方平台推荐子系统、目标酒店平台复合度评测子系统、目标酒店推荐结果可视化子系统、用户反馈参数输入子系统以及预定结果输出子系统。所述第三方平台推荐子系统，用于根据所述用户需求参数输入子系统输入的所述用户对于预订的需求参数与所述多个目标酒店，推荐输出多个第三方推荐平台，在所述第三方推荐平台上，所述多个目标酒店中的其中至少一个可以被预订；所述目标酒店平台复合度评测子系统，用于评测所述多个目标酒店在所述多个第三方推荐平台上的评测指标和评测得分的重合度；基于所述重合度，所述目标酒店推荐结果可视化子系统输出至少一个目标推荐酒店以及至少一个候选的可选目标酒店；在可视化界面上，显示所述至少一个目标推荐酒店以及至少一个候选的可选目标酒店供用户选择，并基于用户反馈参数输入子系统输入的反馈参数，利用所述预定结果输出子系统确定用户预订的酒店客房。本发明的技术方案，基于客观的已有的不同第三方平台的评价标准和评价数据，采用客观的矩阵稳定性判据，得出最终的推荐结果，过程客观公正，不受特定平台对于特定品牌的偏向性导向所影响。
具体来说，本发明的技术方案具体实现如下：
一种智能酒店客房预订管理系统，所述智能酒店客房预订管理系统包括用户需求参数输入子系统、目标酒店匹配子系统、第三方平台推荐子系统、目标酒店平台复合度评测子系统、目标酒店推荐结果可视化子系统、用户反馈参数输入子系统以及预定结果输出子系统；
所述用户需求参数输入子系统，用于输入用户对于预订的需求参数，所述需求参数包括入住时间、入住地点、入住价位、入住硬件要求；
所述目标酒店匹配子系统，用于根据所述用户需求参数输入子系统输入的所述用户对于预订的需求参数，匹配输出多个目标酒店；
作为本发明不同于现有技术的突出性贡献之一，
在本发明中，所述第三方平台推荐子系统，用于根据所述用户需求参数输入子系统输入的所述用户对于预订的需求参数与所述多个目标酒店，推荐输出多个第三方推荐平台，在所述第三方推荐平台上，所述多个目标酒店中的其中至少一个可以被预订；
所述目标酒店平台复合度评测子系统，用于评测所述多个目标酒店在所述多个第三方推荐平台上的评测指标和评测得分的重合度。
在本发明中，所述重合度既包括多个不同标准的客房在所述多个第三方推荐平台上的重合评测指标的加权评测得分，也考虑了多个不同标准的客房在所述多个第三方推荐平台上的非重合评测指标的加权评测得分，因此，不管是特定平台对于特定品牌是否存在偏向性的导流或者推荐倾向，本发明的技术方案都能避免受到其影响。
基于所述重合度，所述目标酒店推荐结果可视化子系统输出至少一个目标推荐酒店以及至少一个候选的可选目标酒店；
在可视化界面上，显示所述至少一个目标推荐酒店以及至少一个候选的可选目标酒店供用户选择，并基于用户反馈参数输入子系统输入的反馈参数，利用所述预定结果输出子系统确定用户预订的酒店客房。
作为另一个优选，所述用户反馈参数输入子系统还与所述第三方平台推荐子系统连接；
所述第三方平台推荐子系统，用于根据所述用户需求参数输入子系统输入的所述用户对于预订的需求参数与所述多个目标酒店，推荐输出多个第三方推荐平台；
并基于所述用户反馈参数输入子系统输入的反馈参数，从所述推荐输出的多个第三方推荐平台中选择预订数量的第三方推荐平台作为后续评测平台。
作为体现上述突出性贡献的关键技术手段之一，
用户对于预订的需求参数，匹配输出多个目标酒店，组成待选目标酒店集合H＝{H1，H2，H3，……，Hn}，n为匹配输出的目标酒店的个数；
所述目标酒店平台复合度评测子系统，用于评测目标酒店Hi在所述多个第三方推荐平台上的评测指标和评测得分的重合度，其中 i＝1～n；
具体包括：
获取目标酒店Hi的多个不同标准的客房在所述多个第三方推荐平台上的评测指标；
如果目标酒店Hi在所述多个第三方推荐平台上的评测指标不存在重合，则从目标酒店集合H中剔除Hi。
在所述剔除步骤之后，
获取待选目标酒店集合H中的每一个目标酒店Hj的多个不同标准的客房在所述多个第三方推荐平台F1-Ft上的重合评测指标的加权评测得分，得到目标酒店Hj的重合度矩阵MHj：
Figure RE-GDA0002574925020000051
其中，Sts为目标酒店Hj的多个不同标准的客房的第s个重合评测指标在第t个三方评测平台上的加权评测得分。
在此基础上，基于所述重合度，所述目标酒店推荐结果可视化子系统输出至少一个目标推荐酒店，具体包括：
所述目标酒店推荐结果可视化子系统判断所述重合度矩阵MHj 是否稳定，
如果稳定，则将目标酒店Hj作为目标推荐酒店输出。
在另一方面，作为本发明的再一个技术性贡献，基于所述重合度，所述目标酒店推荐结果可视化子系统输出至少一个目标推荐酒店，具体包括：
所述目标酒店推荐结果可视化子系统判断所述重合度矩阵MHj 是否稳定，
如果不稳定，则获取目标酒店Hj的多个不同标准的客房在所述多个第三方推荐平台F1-Ft上的非重合评测指标的加权评测得分，得到目标酒店Hj的非重合评测指标向量-HjV；
基于所述非重合评测指标向量-HjV，计算目标酒店Hj在所述多个第三方推荐平台的差异度；
如果所述差异度满足预定条件，则将目标酒店Hj作为候选的可选目标酒店输出。
作为实现上述技术性贡献的关键技术手段，在上述过程中，采用客观有效的数据矩阵的稳定性判据和客观数据评分向量的差异性度指标进行如下判断过程。
具体来说，所述目标酒店推荐结果可视化子系统判断所述重合度矩阵MHj是否稳定，包括：
获取所述所述重合度矩阵MHj的至少一个m阶子矩阵Mm；其中 m＝min{s,t}；
计算m阶子矩阵Mm的特征值；
如果所有特征值的绝对值均小于1，则所述重合度矩阵MHj稳定。
所述基于所述非重合评测指标向量-HjV，计算目标酒店Hj在所述多个第三方推荐平台的差异度，包括：
所述非重合评测指标向量-HjV的元素按照平台来源分组；
计算不同平台来源的非重合评测指标向量的两两差异值；
将所述两两差异值进行加权计算，得到所述差异度。
在此基础上，基于用户反馈参数输入子系统输入的反馈参数，利用所述预定结果输出子系统确定用户预订的酒店客房，具体包括：
所述目标酒店推荐结果可视化子系统判断所述重合度矩阵MHj是否稳定，
如果稳定，则获取所述重合度矩阵MHj的最大的主对角线元素对应的第三方平台，在该第三方平台上，利用用户的反馈参数，预定该目标酒店的客房。
需要注意的是，所述用户反馈参数输入子系统输入的用户反馈参数包括入住人数，也就是说，首先需要给用户客观确定出符合其要求的平台以及酒店品牌，然后客户再进行具体的人数预定，从而避免浪费时间，提高了用户体验。
换句话说，在一开始用户输入的需求中，不需要输入入住人数这一细节，而只是输入“入住时间、入住地点、入住价位、入住硬件要求”这些和酒店品牌和第三方推荐平台有关的客观参数，这一点显然和现有技术笼统的一开始就全部输入全部参数，直接得出目标结果存在极大的不同，因为本发明的技术方案的预定过程至少分为两个阶段：客观的确定酒店品牌和第三方预定平台的过程；主观的选择入住人数的阶段，从而避免了平台或者酒店的倾向性引流或者误导(例如如果用户一开始就输入入住人数，则平台或者酒店很可能直接引流对应的大房间或者高价位)。
概括来说，本发明的技术方案的优点至少包括：
1.避免单一酒店平台的选择局限性。本发明的技术方案首先输出多个满足条件的第三方平台的推荐结果，使得用户可以在不同平台上看到符合要求的酒店推荐；
2.避免特定第三方平台的偏向性引导或者品牌误导。现有技术中，某个特定品牌的酒店可能在某个特定第三方平台投入大量的推介费用，从而使得该平台对该品牌进行显著的偏向性结果推荐。本发明的技术方案通过分析不同第三方平台的评价得分和评价标准，得出重合度矩阵以及差异度向量来避免这种现象；
采用重合评测指标的矩阵稳定性判断和非重合评测指标的向量差异度判断，使得结果客观公正，不受特定品牌或者特定平台自设指标(例如自设有利于自身的评价指标)的影响。
本发明的进一步优点将结合说明书附图在具体实施例部分进一步详细体现。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一个实施例的智能酒店客房预订管理系统的整体架构图。
图2是采用图1所述系统进行酒店预订的一个具体实施例。
图3是采用图1所述系统进行酒店预订的另一个具体实施例。
图4是图1-2所述系统判断矩阵稳定性的一个具体实施例。
图5是图1-4所述系统重合度矩阵MHj的至少一个m阶子矩阵Mm的示意图
具体实施方式
下面，结合附图以及具体实施方式，对发明做出进一步的描述。
参照图1，是本发明一个实施例的智能酒店客房预订管理系统的整体架构图。
图1中，所述智能酒店客房预订管理系统包括用户需求参数输入子系统、目标酒店匹配子系统、第三方平台推荐子系统、目标酒店平台复合度评测子系统、目标酒店推荐结果可视化子系统、用户反馈参数输入子系统以及预定结果输出子系统；
所述用户需求参数输入子系统，用于输入用户对于预订的需求参数，所述需求参数包括入住时间、入住地点、入住价位、入住硬件要求；
需要注意的是，此处用户并不需要输入“入住人数”这一个参数；
所述目标酒店匹配子系统，用于根据所述用户需求参数输入子系统输入的所述用户对于预订的需求参数，匹配输出多个目标酒店；
所述第三方平台推荐子系统，用于根据所述用户需求参数输入子系统输入的所述用户对于预订的需求参数与所述多个目标酒店，推荐输出多个第三方推荐平台，在所述第三方推荐平台上，所述多个目标酒店中的其中至少一个可以被预订；
所述目标酒店平台复合度评测子系统，用于评测所述多个目标酒店在所述多个第三方推荐平台上的评测指标和评测得分的重合度；
基于所述重合度，所述目标酒店推荐结果可视化子系统输出至少一个目标推荐酒店以及至少一个候选的可选目标酒店；
在可视化界面上，显示所述至少一个目标推荐酒店以及至少一个候选的可选目标酒店供用户选择，并基于用户反馈参数输入子系统输入的反馈参数，利用所述预定结果输出子系统确定用户预订的酒店客房。
在图1基础上，参见图2。
所述目标酒店匹配子系统，用于根据所述用户需求参数输入子系统输入的所述用户对于预订的需求参数，匹配输出多个目标酒店，组成待选目标酒店集合H＝{H1，H2，H3，……，Hn}，n为匹配输出的目标酒店的个数；
所述目标酒店平台复合度评测子系统，用于评测目标酒店Hi在所述多个第三方推荐平台上的评测指标和评测得分的重合度，其中i＝1～n；
具体包括：
获取目标酒店Hi的多个不同标准的客房在所述多个第三方推荐平台上的评测指标；
如果目标酒店Hi在所述多个第三方推荐平台上的评测指标不存在重合，则从目标酒店集合H中剔除Hi。
接下来，在所述剔除步骤之后，
获取待选目标酒店集合H中的每一个目标酒店Hj的多个不同标准的客房在所述多个第三方推荐平台F1-Ft上的重合评测指标的加权评测得分，得到目标酒店Hj的重合度矩阵MHj：
Figure RE-GDA0002574925020000101
其中，Sts为目标酒店Hj的多个不同标准的客房的第s个重合评测指标在第t个三方评测平台上的加权评测得分。
基于所述重合度，所述目标酒店推荐结果可视化子系统输出至少一个目标推荐酒店，具体包括：
所述目标酒店推荐结果可视化子系统判断所述重合度矩阵MHj是否稳定，
如果稳定，则将目标酒店Hj作为目标推荐酒店输出。
图4是图1-2所述系统判断矩阵稳定性的一个具体实施例。
所述目标酒店推荐结果可视化子系统判断所述重合度矩阵MHj是否稳定，具体包括：
获取所述所述重合度矩阵MHj的至少一个m阶子矩阵Mm；其中 m＝min{s,t}；
计算m阶子矩阵Mm的特征值；
如果所有特征值的绝对值均小于1，则所述重合度矩阵MHj稳定。
图5是图1-4所述系统重合度矩阵MHj的至少一个m阶子矩阵Mm的示意图。
图5示出了三种情况：
1)s＝t＝4，即系统重合度矩阵MHj本身就是n阶(4阶)矩阵，此时，其 m阶子矩阵Mm只有一个，即m阶子矩阵Mm就是重合度矩阵MHj本身；
2)s＝4，t＝5，则获取系统重合度矩阵MHj的4阶子矩阵，图中至少输出了两个；
3)s＝5，t＝4，则获取系统重合度矩阵MHj的4阶子矩阵，图中至少输出了两个。
在另一种情况下，图3是采用图1所述系统进行酒店预订的另一个具体实施例。
基于所述重合度，所述目标酒店推荐结果可视化子系统输出至少一个目标推荐酒店，具体包括：
所述目标酒店推荐结果可视化子系统判断所述重合度矩阵MHj是否稳定，
如果不稳定，则获取目标酒店Hj的多个不同标准的客房在所述多个第三方推荐平台F1-Ft上的非重合评测指标的加权评测得分，得到目标酒店Hj 的非重合评测指标向量-HjV；
基于所述非重合评测指标向量-HjV，计算目标酒店Hj在所述多个第三方推荐平台的差异度；如果所述差异度满足预定条件，则将目标酒店Hj作为候选的可选目标酒店输出。
具体而言，
将所述非重合评测指标向量-HjV的元素按照平台来源分组；
计算不同平台来源的非重合评测指标向量的两两差异值；
将所述两两差异值进行加权计算，得到所述差异度；
如果差异度低于预定阈值，则则将目标酒店Hj作为候选的可选目标酒店输出。
值得注意的是，在上述所有实施例中，基于用户反馈参数输入子系统输入的反馈参数，利用所述预定结果输出子系统确定用户预订的酒店客房，具体包括：
所述目标酒店推荐结果可视化子系统判断所述重合度矩阵MHj是否稳定，
如果稳定，则获取所述重合度矩阵MHj的最大的主对角线元素对应的第三方平台，在该第三方平台上，利用用户的反馈参数，预定该目标酒店的客房。
所述用户反馈参数输入子系统还与所述第三方平台推荐子系统连接；
所述第三方平台推荐子系统，用于根据所述用户需求参数输入子系统输入的所述用户对于预订的需求参数与所述多个目标酒店，推荐输出多个第三方推荐平台；
并基于所述用户反馈参数输入子系统输入的反馈参数，从所述推荐输出的多个第三方推荐平台中选择预订数量的第三方推荐平台作为后续评测平台。
需要注意的是，所述用户反馈参数输入子系统输入的用户反馈参数包括入住人数，也就是说，首先需要给用户客观确定出符合其要求的平台以及酒店品牌，然后客户再进行具体的人数预定，从而避免浪费时间，提高了用户体验。换句话说，在一开始用户输入的需求中，不需要输入入住人数这一细节，而只是输入“入住时间、入住地点、入住价位、入住硬件要求”这些和酒店品牌和第三方推荐平台有关的客观参数，这一点显然和现有技术笼统的一开始就全部输入全部参数，直接得出目标结果存在极大的不同，因为本发明的技术方案的预定过程至少分为两个阶段：客观的确定酒店品牌和第三方预定平台的过程；主观的选择入住人数的阶段。从而避免了平台或者酒店的倾向性引流或者误导(例如如果用户一开始就输入入住人数，则平台或者酒店很可能直接引流对应的大房间或者高价位)。
综上所述，本发明的技术方案首先输出多个满足条件的第三方平台的推荐结果，使得用户可以在不同平台上看到符合要求的酒店推荐；避免特定第三方平台的偏向性引导或者品牌误导。现有技术中，某个特定品牌的酒店可能在某个特定第三方平台投入大量的推介费用，从而使得该平台对该品牌进行显著的偏向性结果推荐。本发明的技术方案通过分析不同第三方平台的评价得分和评价标准，得出重合度矩阵以及差异度向量来避免这种现象；采用重合评测指标的矩阵稳定性判断和非重合评测指标的向量差异度判断，使得结果客观公正，不受特定品牌或者特定平台自设指标(例如自设有利于自身的评价指标)的影响。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (10)

1.一种智能酒店客房预订管理系统，所述智能酒店客房预订管理系统包括用户需求参数输入子系统、目标酒店匹配子系统、第三方平台推荐子系统、目标酒店平台复合度评测子系统、目标酒店推荐结果可视化子系统、用户反馈参数输入子系统以及预定结果输出子系统；
所述用户需求参数输入子系统，用于输入用户对于预订的需求参数，所述需求参数包括入住时间、入住地点、入住价位、入住硬件要求；
所述目标酒店匹配子系统，用于根据所述用户需求参数输入子系统输入的所述用户对于预订的需求参数，匹配输出多个目标酒店；其特征在于：
所述第三方平台推荐子系统，用于根据所述用户需求参数输入子系统输入的所述用户对于预订的需求参数与所述多个目标酒店，推荐输出多个第三方推荐平台，在所述第三方推荐平台上，所述多个目标酒店中的其中至少一个可以被预订；
所述目标酒店平台复合度评测子系统，用于评测所述多个目标酒店在所述多个第三方推荐平台上的评测指标和评测得分的重合度；
基于所述重合度，所述目标酒店推荐结果可视化子系统输出至少一个目标推荐酒店以及至少一个候选的可选目标酒店；
在可视化界面上，显示所述至少一个目标推荐酒店以及至少一个候选的可选目标酒店供用户选择，并基于用户反馈参数输入子系统输入的反馈参数，利用所述预定结果输出子系统确定用户预订的酒店客房。
2.如权利要求1所述的智能酒店客房预订管理系统，其特征在于：
所述目标酒店匹配子系统，用于根据所述用户需求参数输入子系统输入的所述用户对于预订的需求参数，匹配输出多个目标酒店，组成待选目标酒店集合H＝{H1，H2，H3，……，Hn}，n为匹配输出的目标酒店的个数；
所述目标酒店平台复合度评测子系统，用于评测目标酒店Hi在所述多个第三方推荐平台上的评测指标和评测得分的重合度，其中i＝1～n；
具体包括：
获取目标酒店Hi的多个不同标准的客房在所述多个第三方推荐平台上的评测指标；
如果目标酒店Hi在所述多个第三方推荐平台上的评测指标不存在重合，则从目标酒店集合H中剔除Hi。
3.如权利要求2所述的智能酒店客房预订管理系统，其特征在于：
在所述剔除步骤之后，
获取待选目标酒店集合H中的每一个目标酒店Hj的多个不同标准的客房在所述多个第三方推荐平台F1-Ft上的重合评测指标的加权评测得分，得到目标酒店Hj的重合度矩阵MHj：
Figure RE-FDA0002574925010000021
其中，Sts为目标酒店Hj的多个不同标准的客房的第s个重合评测指标在第t个三方评测平台上的加权评测得分。
4.如权利要求3所述的智能酒店客房预订管理系统，其特征在于：
基于所述重合度，所述目标酒店推荐结果可视化子系统输出至少一个目标推荐酒店，具体包括：
所述目标酒店推荐结果可视化子系统判断所述重合度矩阵MHj是否稳定，
如果稳定，则将目标酒店Hj作为目标推荐酒店输出。
5.如权利要求3所述的智能酒店客房预订管理系统，其特征在于：
基于所述重合度，所述目标酒店推荐结果可视化子系统输出至少一个目标推荐酒店，具体包括：
所述目标酒店推荐结果可视化子系统判断所述重合度矩阵MHj是否稳定，
如果不稳定，则获取目标酒店Hj的多个不同标准的客房在所述多个第三方推荐平台F1-Ft上的非重合评测指标的加权评测得分，得到目标酒店Hj的非重合评测指标向量-HjV；
基于所述非重合评测指标向量-HjV，计算目标酒店Hj在所述多个第三方推荐平台的差异度；
如果所述差异度满足预定条件，则将目标酒店Hj作为候选的可选目标酒店输出。
6.如权利要求4或5所述的智能酒店客房预订管理系统，其特征在于：
所述目标酒店推荐结果可视化子系统判断所述重合度矩阵MHj是否稳定，具体包括：
获取所述所述重合度矩阵MHj的至少一个m阶子矩阵Mm；其中m＝min{s,t}；
计算m阶子矩阵Mm的特征值；
如果所有特征值的绝对值均小于1，则所述重合度矩阵MHj稳定。
7.如权利要求5所述的智能酒店客房预订管理系统，其特征在于：
所述基于所述非重合评测指标向量-HjV，计算目标酒店Hj在所述多个第三方推荐平台的差异度，具体包括：
所述非重合评测指标向量-HjV的元素按照平台来源分组；
计算不同平台来源的非重合评测指标向量的两两差异值；
将所述两两差异值进行加权计算，得到所述差异度。
8.如权利要求3所述的智能酒店客房预订管理系统，其特征在于：
基于用户反馈参数输入子系统输入的反馈参数，利用所述预定结果输出子系统确定用户预订的酒店客房，具体包括：
所述目标酒店推荐结果可视化子系统判断所述重合度矩阵MHj是否稳定，
如果稳定，则获取所述重合度矩阵MHj的最大的主对角线元素对应的第三方平台，在该第三方平台上，利用用户的反馈参数，预定该目标酒店的客房。
9.如权利要求1或3或8所述的智能酒店客房预订管理系统，其特征在于：
所述用户反馈参数输入子系统输入的用户反馈参数包括入住人数。
10.如权利要求1或3或8所述的智能酒店客房预订管理系统，其特征在于：
所述用户反馈参数输入子系统还与所述第三方平台推荐子系统连接；
所述第三方平台推荐子系统，用于根据所述用户需求参数输入子系统输入的所述用户对于预订的需求参数与所述多个目标酒店，推荐输出多个第三方推荐平台；
并基于所述用户反馈参数输入子系统输入的反馈参数，从所述推荐输出的多个第三方推荐平台中选择预订数量的第三方推荐平台作为后续评测平台。
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CN113156826A (zh) * 2021-03-25 2021-07-23 青岛酒店管理职业技术学院 一种基于人工智能的家居自动管理方法、管理系统及终端
CN116028712A (zh) * 2022-12-28 2023-04-28 广州致和网络科技有限公司 一种基于历史信息的酒店房间智能推荐系统

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