CN114880600A - 展示酒店信息的方法、装置、电子设备、存储介质 - Google Patents

展示酒店信息的方法、装置、电子设备、存储介质 Download PDF

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CN114880600A CN202210340028.4A CN202210340028A CN114880600A CN 114880600 A CN114880600 A CN 114880600A CN 202210340028 A CN202210340028 A CN 202210340028A CN 114880600 A CN114880600 A CN 114880600A
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Abstract

本发明提供一种展示酒店信息的方法、装置、电子设备、存储介质，方法包括：获取酒店在历史时间段内的基础信息数据以及订单数据；获得酒店基础属性信息、酒店评分属性信息、酒店表现属性信息；根据数据类型，采用不同的相关性分析算法进行属性信息相关性分析；根据相关性分析结果剔除与其他属性信息弱相关或者不相关的属性信息；对剔除后的属性信息进行聚类获得多个酒店标签；对酒店标签进行排序；根据预设资源，基于酒店标签的排序序号计算向每个酒店标签提供的资源量；根据每个酒店标签的资源量以及各酒店的表现属性信息，计算向每个酒店标签内，每个酒店提供的资源量，资源量用于确定用以进行展示的酒店。本发明实现基于酒店标签的智能展示。

Description

展示酒店信息的方法、装置、电子设备、存储介质
技术领域
本发明涉及计算机应用技术领域，尤其涉及一种展示酒店信息的方法、装置、电子设备、存储介质。
背景技术
在可以展示酒店信息的平台上，通常根据人工经验，有的按照酒店资源所在的国家不同，而划分为不同的组；有的则是选取一些酒店的核心指标，如ROI(投资回报率)、点击量、订单量、酒店曝光量等，对每个指标设定一些阈值将酒店按照表现的高低来进行分组，并按照分组和预设的阈值来确定展示哪一酒店的酒店信息。然而，这种分组方式，都是按照单一的属性确定阈值后来进行分组的。这种酒店的划分方式参考条件太过于单一，并没有综合考虑多个因素，使得酒店展示考虑的因素相对粗糙；还有的则是针对每个指标进行二分类或者多分类，从而构成二叉树或者多叉树来分组，但是这样的划分，会使得分组过多，造成分组冗余。由此可见，这两种划分方式往往均非最优选择。
因此，如何实现自动化的酒店标签化设置，并优化展示酒店信息的算法，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明为了克服上述现有技术存在的缺陷，提供一种展示酒店信息的方法、装置、电子设备、存储介质，从而实现自动化的酒店标签化设置，并优化展示酒店信息的算法。
根据本发明的一个方面，提供一种展示酒店信息的方法，包括：
获取酒店在历史时间段内的基础信息数据以及订单数据；
根据所获取的基础信息数据获得酒店基础属性信息；
根据所获取的基础信息数据获得酒店评分属性信息；
根据所获取的订单数据获得酒店表现属性信息；
根据所述基础属性信息、评分属性信息、表现属性信息的数据类型，采用不同的相关性分析算法进行属性信息相关性分析；
根据所述相关性分析结果保留与其他属性信息弱相关或者不相关的属性信息；
对剔除后的所述基础属性信息、评分属性信息、表现属性信息进行聚类获得多个酒店标签；
按所述酒店标签对应的表现属性信息，对所述酒店标签从低到高进行排序；
根据多个酒店的预设资源，基于酒店标签的排序序号计算向每个酒店标签提供的资源量；
根据每个酒店标签的资源量以及各酒店的表现属性信息，计算向每个酒店标签内，每个酒店提供的资源量，所述向每个酒店标签内，每个酒店提供的资源量，用以自多个酒店中确定进行展示的酒店。
在本申请的一些实施例中，所述根据所述基础属性信息、评分属性信息、表现属性信息的数据类型，采用不同的相关性分析算法进行属性信息相关性分析包括：
对于线性相关的两个属性信息，采用皮尔逊相关系数或斯皮尔曼相关系数进行相关性分析。
在本申请的一些实施例中，所述根据所述基础属性信息、评分属性信息、表现属性信息的数据类型，采用不同的相关性分析算法进行属性信息相关性分析包括：
对于数据类型为离散变量的两个属性信息之间，采用信息熵和信息增益进行相关性分析。
在本申请的一些实施例中，述根据所述基础属性信息、评分属性信息、表现属性信息的数据类型，采用不同的相关性分析算法进行属性信息相关性分析包括：
对于数据类型为离散变量和连续变量的两个属性信息之间，通过区域划分将连续变量转换为离散型变量，并采用信息熵和信息增益进行相关性分析。
在本申请的一些实施例中，所述酒店标签复用于与展示所述酒店信息的展示平台进行匹配，以确定展示所述酒店信息的展示平台。
在本申请的一些实施例中，所述酒店标签复用于与展示所述酒店信息的展示平台的匹配通过所述酒店标签与展示所述酒店信息的展示平台的用户的用户标签的匹配来执行。
在本申请的一些实施例中，所述酒店标签与展示所述酒店信息的展示平台的匹配结果用于调整在该展示平台中，向每个酒店标签内，每个酒店提供的资源量。
根据本申请的又一方面，还提供一种展示酒店信息的装置，包括：
第一获取模块：用于获取酒店在历史时间段内的基础信息数据以及订单数据；
酒店基础属性信息获取模块，用于根据所获取的基础信息数据获得酒店基础属性信息；
酒店评分属性信息获取模块，用于根据所获取的基础信息数据获得酒店评分属性信息；
酒店表现属性信息获取模块，用于根据所获取的订单数据获得酒店表现属性信息；
相关性分析模块，用于根据所述基础属性信息、评分属性信息、表现属性信息的数据类型，采用不同的相关性分析算法进行属性信息相关性分析；
筛选模块，用于根据所述相关性分析结果保留与其他属性信息弱相关或者不相关的属性信息；
聚类模块，用于对剔除后的所述基础属性信息、评分属性信息、表现属性信息进行聚类获得多个酒店标签；
排序模块，用于按所述酒店标签对应的表现属性信息，对所述酒店标签从低到高进行排序；
第一资源量计算模块，用于根据多个酒店的预设资源，基于酒店标签的排序序号计算向每个酒店标签提供的资源量；
第二资源量计算模块，用于根据每个酒店标签的资源量以及各酒店的表现属性信息，计算向每个酒店标签内，每个酒店提供的资源量，所述向每个酒店标签内，每个酒店提供的资源量，用以自多个酒店中确定进行展示的酒店。
根据本发明的又一方面，还提供一种电子设备，所述电子设备包括：处理器；存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器运行时执行如上所述展示酒店信息的方法的步骤。
根据本发明的又一方面，还提供一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如上所述展示酒店信息的方法的步骤。
相比现有技术，本发明的优势在于：
通过分析并获取酒店的基础属性信息、评分属性信息、表现属性信息，基于相关性分析算法进行属性信息筛选和聚类，从而获得多个酒店标签，基于酒店标签的排序，计算向每个酒店标签提供的资源量，以及每个酒店标签内，每个酒店提供的资源量，基于向每个酒店标签内，每个酒店提供的资源量，自多个酒店中确定一酒店进行展示，从而，实现自动化的酒店标签化设置，并优化展示酒店信息的算法。
附图说明
通过参照附图详细描述其示例实施方式，本发明的上述和其它特征及优点将变得更加明显。
图1示出了根据本发明实施例的展示酒店信息的方法的流程图。
图2示出了根据本发明实施例的对属性信息进行相关性分析的流程图。
图3示出了根据本发明实施例的展示酒店信息的装置的模块图。
图4示意性示出本公开示例性实施例中一种计算机可读存储介质示意图。
图5示意性示出本公开示例性实施例中一种电子设备示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。
此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
首先参见图1，图1示出了根据本发明实施例的展示酒店信息的方法的示意图。展示酒店信息的方法包括如下步骤：
步骤S101：获取酒店在历史时间段内的基础信息数据以及订单数据；
步骤S102：根据所获取的基础信息数据获得酒店基础属性信息；
步骤S103：根据所获取的基础信息数据获得酒店评分属性信息；
步骤S104：根据所获取的订单数据获得酒店表现属性信息；
步骤S105：根据所述基础属性信息、评分属性信息、表现属性信息的数据类型，采用不同的相关性分析算法进行属性信息相关性分析；
步骤S106：根据所述相关性分析结果保留与其他属性信息弱相关或者不相关的属性信息；
步骤S107：对剔除后的所述基础属性信息、评分属性信息、表现属性信息进行聚类获得多个酒店标签；
步骤S108：按所述酒店标签对应的表现属性信息，对所述酒店标签从低到高进行排序；
步骤S109：根据多个酒店的预设资源，基于酒店标签的排序序号计算向每个酒店标签提供的资源量；
步骤S110：根据每个酒店标签的资源量以及各酒店的表现属性信息，计算向每个酒店标签内，每个酒店提供的资源量，所述向每个酒店标签内，每个酒店提供的资源量，用以自多个酒店中确定进行展示的酒店。
由此，在本实施例的展示酒店信息的方法中，通过分析并获取酒店的基础属性信息、评分属性信息、表现属性信息，基于相关性分析算法进行属性信息筛选和聚类，从而获得多个酒店标签，基于酒店标签的排序，计算向每个酒店标签提供的资源量，以及每个酒店标签内，每个酒店提供的资源量，基于向每个酒店标签内，每个酒店提供的资源量，自多个酒店中确定一酒店进行展示，从而，实现自动化的酒店标签化设置，并优化展示酒店信息的算法。
在一些具体实施例中，可以获取酒店一段时间内的基础历史信息数据，对于基础历史信息数据进行清洗，统计分析和处理得到酒店的基本信息属性；进一步的，酒店历史基础信息数据包含但不限于酒店的星级、酒店的地理位置、酒店离景点、离市区的距离、酒店的品牌、酒店是否包含早餐、酒店是否有wifi等基础设施信息以及酒店一段时间内的点评数量等用户评论信息。经过统计分析后得到酒店评分属性信息，酒店评分属性信息可以包括：酒店的总体评分，酒店的卫生评分，酒店位置、酒店服务以及酒店基础设置等的评分结果属性。
在一些具体实施例中，可以获取酒店在一段时间内的订单数据，并对该部分订单数据进行数据清理和统计分析处理，得到酒店表现属性数据。进一步的，酒店表现属性数据包括：每个酒店是否有露出，每个酒店是否有曝光、该曝光是否有点击、该点击是否生成订单、该订单中的房型类型、该订单中的间夜量总数、以及该订单的实际销售价格等信息，再通过数据预处理得到对应于每个酒店的曝光量，有价率，点击量，点击量，订单数量，转化率，市场投放价格，总的售价，以及各酒店的ROI(投入产出比)等酒店表现属性信息。
图2示出了根据本发明实施例的对属性信息进行相关性分析的流程图。具体而言，所述根据所述基础属性信息、评分属性信息、表现属性信息的数据类型，采用不同的相关性分析算法进行属性信息相关性分析包括：
步骤S121：对于线性相关的两个属性信息，采用皮尔逊相关系数或斯皮尔曼相关系数进行相关性分析。
步骤S122：对于数据类型为离散变量的两个属性信息之间，采用信息熵和信息增益进行相关性分析。
步骤S123：对于数据类型为离散变量和连续变量的两个属性信息之间，通过区域划分将连续变量转换为离散型变量，并采用信息熵和信息增益进行相关性分析。
具体而言，不相关和弱相关可以根据相关性分析中的相关性阈值来进行筛选，本申请并非以此为限制。通过属性信息筛选可以剔除相关性高的特征，从而减少计算，节约计算资源，并且减少部分特征对最后酒店标签生成的影响。
具体而言，根据多个酒店的预设资源，基于酒店标签的排序序号计算向每个酒店标签提供的资源量，可以表示为如下公式：
Figure BDA0003578843530000071
其中，A为多个酒店的预设资源，Ai为向每个酒店标签提供的资源量，n为标签总数，i为当前酒店标签。
进一步地，根据每个酒店标签的资源量以及各酒店的表现属性信息，计算向每个酒店标签内，每个酒店提供的资源量，可以表示为如下公式：
Figure BDA0003578843530000072
其中，Cij为向第i个酒店标签内，第j个酒店提供的资源量，Rij为第i个酒店标签内，第j个酒店的表现属性信息，Ri为第i个酒店标签内，所有酒店的表现属性信息。表现属性信息可以为订单量、间夜销量、销售利润、转化率等等，本申请并非以此限制。
在本申请的实施例中，上述资源可以为酒店图片，资源量为酒店图片的数量；上述资源也可以是文字描述，资源量为酒店文字描述的字符数量。在一些变化例中，上述资源也可以是投放酒店广告所提供的的预算额度。本申请可以实现更多的变化方式，在此不予赘述。
在本申请的一些实施例中，所述酒店标签可以复用于与展示所述酒店信息的展示平台进行匹配，以确定展示所述酒店信息的展示平台。由此，可以在与酒店标签匹配的展示平台来展示酒店信息。具体而言，在本申请的一些实施例中，所述酒店标签复用于与展示所述酒店信息的展示平台的匹配通过所述酒店标签与展示所述酒店信息的展示平台的用户的用户标签的匹配来执行。例如，可以通过对展示平台的用户进行标签化分析，从而将酒店标签与用户标签进行匹配，从而能够在合适的展示平台展示酒店信息。用户标签例如可以是用户浏览、点击、预定数量较多的酒店标签。进一步地，所述酒店标签与展示所述酒店信息的展示平台的匹配结果用于调整在该展示平台中，向每个酒店标签内，每个酒店提供的资源量。例如，酒店标签和展示平台不匹配时，降低向该酒店标签内，各酒店提供的资源量；酒店标签和展示平台匹配时，提高向该酒店标签内，各酒店提供的资源量。进一步地，酒店标签和展示匹配的匹配结果例如可以是匹配数值，从而可以调整向该酒店标签内，各酒店提供的资源量，使得资源量与匹配数值正向相关。
以上仅仅是示意性地描述本发明的多个实现方式，本发明并非以此为限制。
本发明还提供一种展示酒店信息的装置，图3示出了根据本发明实施例的展示酒店信息的装置的示意图。展示酒店信息的装置200包括第一获取模块201、酒店基础属性信息获取模块202、酒店评分属性信息获取模块203、酒店表现属性信息获取模块204、相关性分析模块205、筛选模块206、聚类模块207、排序模块208、第一资源量计算模块209、第二资源量计算模块210以及展示确定模块211。
第一获取模块201用于获取酒店在历史时间段内的基础信息数据以及订单数据；
酒店基础属性信息获取模块202用于根据所获取的基础信息数据获得酒店基础属性信息；
酒店评分属性信息获取模块203用于根据所获取的基础信息数据获得酒店评分属性信息；
酒店表现属性信息获取模块204用于根据所获取的订单数据获得酒店表现属性信息；
相关性分析模块205用于根据所述基础属性信息、评分属性信息、表现属性信息的数据类型，采用不同的相关性分析算法进行属性信息相关性分析；
筛选模块206用于根据所述相关性分析结果保留与其他属性信息弱相关或者不相关的属性信息；
聚类模块207用于对剔除后的所述基础属性信息、评分属性信息、表现属性信息进行聚类获得多个酒店标签；
排序模块208用于按所述酒店标签对应的表现属性信息，对所述酒店标签从低到高进行排序；
第一资源量计算模块209用于根据多个酒店的预设资源，基于酒店标签的排序序号计算向每个酒店标签提供的资源量；
第二资源量计算模块210用于根据每个酒店标签的资源量以及各酒店的表现属性信息，计算向每个酒店标签内，每个酒店提供的资源量，所述向每个酒店标签内，每个酒店提供的资源量，用以自多个酒店中确定进行展示的酒店。
在本发明提供的展示酒店信息的装置中，通过分析并获取酒店的基础属性信息、评分属性信息、表现属性信息，基于相关性分析算法进行属性信息筛选和聚类，从而获得多个酒店标签，基于酒店标签的排序，计算向每个酒店标签提供的资源量，以及每个酒店标签内，每个酒店提供的资源量，基于向每个酒店标签内，每个酒店提供的资源量，自多个酒店中确定一酒店进行展示，从而，实现自动化的酒店标签化设置，并优化展示酒店信息的算法。
图3仅仅是示意性的示出本发明提供的展示酒店信息的装置，在不违背本发明构思的前提下，模块的拆分、合并、增加都在本发明的保护范围之内。本发明提供的展示酒店信息的装置可以由软件、硬件、固件、插件及他们之间的任意组合来实现，本发明并非以此为限。
在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被例如处理器执行时可以实现上述任意一个实施例中所述展示酒店信息的方法的步骤。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述展示酒店信息的方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。
参考图4所示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品400，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
所述计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在租户计算设备上执行、部分地在租户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在租户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到租户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
在本公开的示例性实施例中，还提供一种电子设备，该电子设备可以包括处理器，以及用于存储所述处理器的可执行指令的存储器。其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一个实施例中所述展示酒店信息的方法的步骤。
所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
下面参照图5来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备600。图5显示的电子设备600仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示，电子设备600以通用计算设备的形式表现。电子设备600的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元610、至少一个存储单元620、连接不同系统组件(包括存储单元620和处理单元610)的总线630、显示单元640等。
其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元610执行，使得所述处理单元610执行本说明书上述展示酒店信息的方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元610可以执行如图1中所示的步骤。
所述存储单元620可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)6201和/或高速缓存存储单元6202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)6203。
所述存储单元620还可以包括具有一组(至少一个)程序模块6205的程序/实用工具6204，这样的程序模块6205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线630可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备600也可以与一个或多个外部设备700(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得租户能与该电子设备600交互的设备通信，和/或与使得该电子设备600能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口650进行。并且，电子设备600还可以通过网络适配器660与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器660可以通过总线630与电子设备600的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备600使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的上述展示酒店信息的方法。
相比现有技术，本发明的优势在于：
本发明通过分析并获取酒店的基础属性信息、评分属性信息、表现属性信息，基于相关性分析算法进行属性信息筛选和聚类，从而获得多个酒店标签，基于酒店标签的排序，计算向每个酒店标签提供的资源量，以及每个酒店标签内，每个酒店提供的资源量，基于向每个酒店标签内，每个酒店提供的资源量，自多个酒店中确定一酒店进行展示，从而，实现自动化的酒店标签化设置，并优化展示酒店信息的算法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由所附的权利要求指出。

Claims (10)

1.一种展示酒店信息的方法，其特征在于，包括：
获取酒店在历史时间段内的基础信息数据以及订单数据；
根据所获取的基础信息数据获得酒店基础属性信息；
根据所获取的基础信息数据获得酒店评分属性信息；
根据所获取的订单数据获得酒店表现属性信息；
根据所述基础属性信息、评分属性信息、表现属性信息的数据类型，采用不同的相关性分析算法进行属性信息相关性分析；
根据所述相关性分析结果保留与其他属性信息弱相关或者不相关的属性信息；
对剔除后的所述基础属性信息、评分属性信息、表现属性信息进行聚类获得多个酒店标签；
按所述酒店标签对应的表现属性信息，对所述酒店标签从低到高进行排序；
根据多个酒店的预设资源，基于酒店标签的排序序号计算向每个酒店标签提供的资源量；
根据每个酒店标签的资源量以及各酒店的表现属性信息，计算向每个酒店标签内，每个酒店提供的资源量，所述向每个酒店标签内，每个酒店提供的资源量，用以自多个酒店中确定进行展示的酒店。
2.如权利要求1所述的展示酒店信息的方法，其特征在于，所述根据所述基础属性信息、评分属性信息、表现属性信息的数据类型，采用不同的相关性分析算法进行属性信息相关性分析包括：
对于线性相关的两个属性信息，采用皮尔逊相关系数或斯皮尔曼相关系数进行相关性分析。
3.如权利要求1所述的展示酒店信息的方法，其特征在于，所述根据所述基础属性信息、评分属性信息、表现属性信息的数据类型，采用不同的相关性分析算法进行属性信息相关性分析包括：
对于数据类型为离散变量的两个属性信息之间，采用信息熵和信息增益进行相关性分析。
4.如权利要求1所述的展示酒店信息的方法，其特征在于，述根据所述基础属性信息、评分属性信息、表现属性信息的数据类型，采用不同的相关性分析算法进行属性信息相关性分析包括：
对于数据类型为离散变量和连续变量的两个属性信息之间，通过区域划分将连续变量转换为离散型变量，并采用信息熵和信息增益进行相关性分析。
5.如权利要求1所述的展示酒店信息的方法，其特征在于，所述酒店标签复用于与展示所述酒店信息的展示平台进行匹配，以确定展示所述酒店信息的展示平台。
6.如权利要求5所述的展示酒店信息的方法，其特征在于，所述酒店标签复用于与展示所述酒店信息的展示平台的匹配通过所述酒店标签与展示所述酒店信息的展示平台的用户的用户标签的匹配来执行。
7.如权利要求5所述的展示酒店信息的方法，其特征在于，所述酒店标签与展示所述酒店信息的展示平台的匹配结果用于调整在该展示平台中，向每个酒店标签内，每个酒店提供的资源量。
8.一种展示酒店信息的装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取酒店在历史时间段内的基础信息数据以及订单数据；
酒店基础属性信息获取模块，用于根据所获取的基础信息数据获得酒店基础属性信息；
酒店评分属性信息获取模块，用于根据所获取的基础信息数据获得酒店评分属性信息；
酒店表现属性信息获取模块，用于根据所获取的订单数据获得酒店表现属性信息；
相关性分析模块，用于根据所述基础属性信息、评分属性信息、表现属性信息的数据类型，采用不同的相关性分析算法进行属性信息相关性分析；
筛选模块，用于根据所述相关性分析结果保留与其他属性信息弱相关或者不相关的属性信息；
聚类模块，用于对剔除后的所述基础属性信息、评分属性信息、表现属性信息进行聚类获得多个酒店标签；
排序模块，用于按所述酒店标签对应的表现属性信息，对所述酒店标签从低到高进行排序；
第一资源量计算模块，用于根据多个酒店的预设资源，基于酒店标签的排序序号计算向每个酒店标签提供的资源量；
第二资源量计算模块，用于根据每个酒店标签的资源量以及各酒店的表现属性信息，计算向每个酒店标签内，每个酒店提供的资源量，所述向每个酒店标签内，每个酒店提供的资源量，用以自多个酒店中确定进行展示的酒店。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
处理器；
存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器运行时执行如权利要求1至7任一项所述的展示酒店信息的方法。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至7任一项所述的展示酒店信息的方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN116205710A (zh) * 2023-02-21 2023-06-02 深圳市道旅旅游科技股份有限公司 一种酒店推荐方法、存储介质和计算机设备

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