CN111754311A - 一种场馆个性化座位推荐方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种场馆个性化座位推荐方法和系统，其包括：获取用户的身份标识；基于所述用户的身份标识提取所述用户的偏好信息；获取座位信息；所述座位信息基于所述场馆内座位行、列信息得到；基于模型处理所述偏好信息和座位信息，得到多个匹配度；基于多个所述匹配度信息基于所述座位信息中选择多个座位。其对用户特征以及场馆座位状态，准确快捷的提供最适合用户的座位信息，便于成交、为用户提供较好的体验。

Description

一种场馆个性化座位推荐方法和系统
技术领域
本发明涉及线上服务领域，具体而言，涉及一种场馆个性化座位推荐方法和系统。
背景技术
随着网络普及，现在场馆内各项活动、演出均以线上的方式进行服务。通常，选座服务是其中重要的一个环节。
选座过程通常是通过用户经验进行选择，而为了增加用户体验，平台可以采用个性化的方式，为用户选取更加合适的一个或多个座位。
发明内容
本发明提供了一种场馆个性化座位推荐方法和系统，对座位进行个性化推荐。
本发明的一些实施例是这样实现的：
一种场馆个性化座位推荐方法，包括：
获取用户的身份标识；
基于所述用户的身份标识提取所述用户的偏好信息；
获取座位信息；所述座位信息基于所述场馆内座位行、列信息得到；
基于模型处理所述偏好信息和座位信息，得到多个匹配度；基于多个所述匹配度信息基于所述座位信息中选择多个座位。
本发明的一种实施例中：
对所述偏好信息进行预处理；
所述座位信息进行缺失值填充处理。
本发明的一种实施例中：
基于模型处理所述偏好信息和座位信息，得到多个匹配指标；
基于多个所述匹配指标和权重得到所述多个所述匹配度；
所述权重表示根据经验得到的所述匹配指标的重要程度。
本发明的一种实施例中：
所述模型为分类器模型。
本发明的实施例还提供了一种场馆个性化座位推荐系统，包括：
第一获取模块，用于获取用户的身份标识；
提取模块，用于基于所述用户的身份标识提取所述用户的偏好信息；
第二获取模块，用于获取座位信息；所述座位信息基于所述场馆内座位行、列信息得到；
推荐模块，基于模型处理所述偏好信息和座位信息，得到多个匹配度；基于多个所述匹配度信息基于所述座位信息中选择多个座位。
本发明的技术方案至少具备以下有益效果：
本申请提供的场馆个性化座位推荐系统，其对用户特征以及场馆座位状态，准确快捷的提供最适合用户的座位信息，便于成交、为用户提供较好的体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1为本申请一些实施例所示的一种场馆个性化座位推荐系统100的示例性模块图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模组”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。
本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例
图1为本申请一些实施例所示的一种场馆个性化座位推荐系统100的示例性模块图。
用户通过用户终端进行购票或在线选座，用户终端可以包括但不限于移动设备、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑等或其任意组合。此外，在一些实施例中，用户终端还可以是运行APP、小程序等的设备。服务可以通过网络实现，网络可以但不限于有线网络、无线网络或移动网络等。
本系统可以运行于服务端，服务端可以是平台后端的服务器或服务器集群等，服务器中可以包含一个或多个子处理设备(如CPU)。
由于以往选座过程中，我们往往设计有一个中心靠前的区域为最佳区域，以最佳区域向外辐射作为从优到差的排列。但由于音乐现场、演奏现场、电影播放现场不同位置的体验不同，不同人群的倾向也不同，例如音乐现场；排数靠前但靠近两边的位置通常被认定为较差的位置，但该位置虽然音乐性不佳，但离舞台很近，在特定人群(如粉丝群体)中，存在便于拍照或在表演者上场前能够较近接触的机会，又例如在演奏会中，有时会在部分位置上出现驻波或回放时受到舞台干扰，那么最优秀的位置往往在场地中心偏后的位置，对于音乐品质要求较高的用户应该推荐在此区域。故如何准确利用场景信息，为用户提供合适的位置，很大程度上关系到用户体验。
针对上述情况，提供了一种场馆个性化座位推荐系统100，其包括：
第一获取模块110，用于获取用户的身份标识。
身份标识可以是能够表示用户画像的信息，如年龄、所在地、性别、职业等，例如，获取到用户的信息可以表示为“喜爱偶像男团的23岁女大学生”。
提取模块120，用于基于所述用户的身份标识提取所述用户的偏好信息。
用户的偏好信息是对于身份标识进一步提取和细化，其可以是一个多维度的数据，每一个维度对应一个会对座位选择产生影响的因素，如性别、年龄、消费倾向等。
可选的，为了后续对偏好信息进行处理，在本实施例中，对所述偏好信息进行预处理。具体的可以利用本领域数据常见算法将数据归一化，仅作为示例，将偏好信息表示为y＝(x1，x2，…，xn)；即共n个影响因素形成该偏好信息。
第二获取模块130，用于获取座位信息；所述座位信息基于所述场馆内座位行、列信息得到。
为了对座位进行处理，将座位信息进行处理，例如将行表示为i，列表示为j，座位信息可以表示为Lij。
在一些实施例中，由于可能出现座位预售和座位损坏等情况，在进行处理前对座位信息进行缺失值填充处理。
推荐模块140，基于模型处理所述偏好信息和座位信息，得到多个匹配度；基于多个所述匹配度信息基于所述座位信息中选择多个座位。
匹配度表示选出的座位与用户的适应程度，在一些实施例中，模型可以是分类器模型。分类器模型包括多种(如随机森林、SVM)，其作为本领域常规技术在此不过多赘述，另外，在其他具体实施方式中，还可以是其他模型，如马尔科夫模型或最大熵模型等。
在一些实施例中，还可以是：
基于模型处理所述偏好信息和座位信息，得到多个匹配指标；
基于多个所述匹配指标和权重得到所述多个所述匹配度；
所述权重表示根据经验得到的所述匹配指标的重要程度。
上述偏好信息中包括多个指标，将多个指标分别得到匹配指标，而不同指标之间对最后下单或选中座位的影响程度相同，如价格、年龄段指标影响较大而居住地指标影响趋近于无，故通过引入权重，保证匹配度的准确性。
在一些实施例中，上述权重可以通过对历史成交数据进行处理得到，也可以根据人工经验进行设置。
基于该系统100，本发明还提供了一种场馆个性化座位推荐方法，其包括：
S1:获取用户的身份标识；
S2:基于所述用户的身份标识提取所述用户的偏好信息；
S3:获取座位信息；所述座位信息基于所述场馆内座位行、列信息得到；
S4:基于模型处理所述偏好信息和座位信息，得到多个匹配度；基于多个所述匹配度信息基于所述座位信息中选择多个座位。
本申请提供的场馆个性化座位推荐系统，其对用户特征以及场馆座位状态，准确快捷的提供最适合用户的座位信息，便于成交、为用户提供较好的体验。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
需要说明的是，不同实施例可能产生的有益效果不同，在不同的实施例里，可能产生的有益效果可以是以上任意一种或几种的组合，也可以是其他任何可能获得的有益效果。
上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。
同时，本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
此外，本领域技术人员可以理解，本说明书的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的工序、机器、产品或物质的组合，或对他们的任何新的和有用的改进。相应地，本说明书的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件(包括固件、常驻软件、微码等)执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可被称为“数据块”、“模块”、“引擎”、“单元”、“组件”或“系统”。此外，本说明书的各方面可能表现为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品，该产品包括计算机可读程序编码。

Claims (9)

1.一种场馆个性化座位推荐方法，其特征在于，包括：
获取用户的身份标识；
基于所述用户的身份标识提取所述用户的偏好信息；
获取座位信息；所述座位信息基于所述场馆内座位行、列信息得到；
基于模型处理所述偏好信息和座位信息，得到多个匹配度；基于多个所述匹配度信息基于所述座位信息中选择多个座位。
2.根据权利要求1所述的一种方法，其特征在于，还包括：
对所述偏好信息进行预处理；
所述座位信息进行缺失值填充处理。
3.根据权利要求1所述的一种方法，其特征在于：
基于模型处理所述偏好信息和座位信息，得到多个匹配指标；
基于多个所述匹配指标和权重得到所述多个所述匹配度；
所述权重表示根据经验得到的所述匹配指标的重要程度。
4.根据权利要求1所述的一种方法，其特征在于：
所述模型为分类器模型。
5.一种场馆个性化座位推荐系统，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取用户的身份标识；
提取模块，用于基于所述用户的身份标识提取所述用户的偏好信息；
第二获取模块，用于获取座位信息；所述座位信息基于所述场馆内座位行、列信息得到；
推荐模块，基于模型处理所述偏好信息和座位信息，得到多个匹配度；基于多个所述匹配度信息基于所述座位信息中选择多个座位。
6.根据权利要求5所述的一种系统，其特征在于，还包括：
对所述偏好信息进行预处理；
对所述座位信息进行缺失值填充处理。
7.根据权利要求5所述的一种系统，其特征在于：
基于模型处理所述偏好信息和座位信息，得到多个匹配指标；
基于多个所述匹配指标和权重得到所述多个所述匹配度；
所述权重表示根据经验得到的所述匹配指标的重要程度。
8.根据权利要求5所述的一种系统，其特征在于：
所述模型为分类器模型。
9.一种场馆个性化座位推荐装置，其中，包括处理器以及存储介质，所述存储介质用于存储计算机指令，所述处理器用于执行所述计算机指令中的至少一部分以实现如权利要求1-4中任一项所述的方法。
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