CN116757300B - 基于循环卷积网络的智能预订数据处理方法及系统 - Google Patents

基于循环卷积网络的智能预订数据处理方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种酒店预订数据处理方法及系统，该方法包括以下步骤：基于酒店智能预订系统获取酒店订单数据；对客户进行身份数据预录入，获取用户身份识别数据；对酒店订单数据及客户身份识别数据进行数据集成；对用户身份识别数据进行面部阈值切割；对第一面部图像以及第二面部图像进行面部特征点标记；对面部特征点间距数据及用户身份识别数据对客户进行客户身份认定；对酒店订单预订数据可交互视图及客户身份认定数据进行数据绑定；对第二酒店订单预订数据集进行交互式可视化处理；利用矩阵分解法对酒店订单预订数据可交互视图进行视觉投影；本发明实现了酒店智能预订数据的高效、有序处理。

Description

基于循环卷积网络的智能预订数据处理方法及系统
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于循环卷积网络的智能预订数据处理方法及系统。
背景技术
在传统的酒店预订系统中，订单信息、客户信息等重要数据需要人工录入和处理，此外，由于酒店业务数据巨大且多样化，传统数据处理方法数据处理效率低下及酒店预订数据混乱无序。因此，需要引入更加智能化、自动化的酒店预订数据处理方法及系统，以提升酒店预订系统的整体效率和用户体验，通过一种基于循环卷积网络的智能预订数据处理方法及系统，利用云计算和大数据技术为处理和存储大规模数据提供了强大的计算和存储能力。通过使用云计算平台，酒店可以将数据存储在云端，并利用弹性计算资源进行数据处理和分析，通过循环卷积算法对酒店智能预订数据进行卷积处理，生成酒店智能预订卷积特征模型，实现了酒店智能预订数据的智能管理，通过智能化算法分析和实时模型构建，更好的满足市场的需求，提供更准确、快速和有序的数据处理和分析服务。
发明内容
本发明为解决上述技术问题，提出了一种基于循环卷积网络的智能预订数据处理方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种基于循环卷积网络的智能预订数据处理方法，包括以下步骤：
步骤S1：基于酒店智能预订系统获取酒店订单数据；利用身份认定模块对客户进行身份数据预录入，获取用户身份识别数据，身份认定模块包括人脸识别摄像头及指纹识别仪；利用集成学习算法对酒店订单数据及客户身份识别数据进行数据集成，生成第一酒店订单预订数据集；
步骤S2：利用图像几何结构法对用户身份识别数据进行面部阈值切割，生成第一面部图像以及第二面部图像；利用人脸识别技术对第一面部图像以及第二面部图像进行面部特征点标记，生成面部特征点间距数据；基于用户身份识别数据对面部特征点间距数据及用户身份识别数据对客户进行客户身份认定，生成客户身份认定数据；
步骤S3：利用双向绑定算法对酒店订单预订数据可交互视图及客户身份认定数据进行数据绑定，生成第二酒店订单预订数据集；利用深度学习算法对第二酒店订单预订数据集进行交互式可视化处理，生成酒店订单预订数据可交互视图；
步骤S4：利用矩阵分解法对酒店订单预订数据可交互视图进行视觉投影，生成酒店订单预订数据特征矩阵投影图；
步骤S5：利用循环卷积网络对酒店订单预订数据特征矩阵投影图进行膨胀卷积及多尺度采样，生成酒店智能预订卷积特征模型；
步骤S6：利用对称加密算法对酒店智能预订卷积特征模型进行对称加密，生成酒店智能预订卷积特征加密模型；利用线性规划法将酒店智能预订卷积特征加密模型上传至酒店智能预订系统，实现酒店预订数据管理。
本发明提供了一种基于循环卷积网络的智能预订数据处理方法及系统，通过身份认定模块对客户进行身份数据预录入，使用人脸识别和指纹识别等技术，可以实现客户身份的准确认证。这样可以确保酒店订单数据的可信度，减少身份冒用和欺诈行为的发生，通过面部阈值切割和人脸识别技术，可以提取出面部图像和面部特征点间距数据，从而实现对客户面部特征的识别。通过与用户身份识别数据进行对比，可以进一步加强客户身份的认定准确性，提高系统的安全性。将酒店订单预订数据可交互视图和客户身份认定数据进行数据绑定，可以实现酒店订单数据和客户身份认定数据的交互式展示和关联分析。这样可以提供更直观、方便的数据分析方式，帮助酒店管理者更好地理解和利用数据。通过矩阵分解法对酒店订单预订数据可交互视图进行视觉投影，可以将复杂的数据结构简化为更易理解的可视化图形。这样可以提高数据的可解释性和传达效果，方便用户对数据进行深入分析和决策制定。应用循环卷积网络对酒店订单预订数据特征矩阵投影图进行处理，可以提取酒店订单数据的卷积特征。这样可以更好地捕捉数据中的关键特征，帮助系统进行更准确的预测和推荐。对酒店智能预订卷积特征模型进行对称加密，可以保护数据的安全性和隐私。通过上传加密后的模型至酒店智能预订系统，可以实现在数据传输和存储过程中的安全保护，降低数据泄露的风险。通过以上步骤可以有效地提升酒店智能预订系统的性能、安全性和用户体验，提供更好的预订服务和数据管理。
在本说明书中，提供一种基于循环卷积网络的智能预订数据处理系统，包括
信息采集模块，基于酒店智能预订系统获取酒店订单数据；利用身份认定模块对客户进行身份数据预录入，获取用户身份识别数据，身份认定模块包括人脸识别摄像头及指纹识别仪；利用集成学习算法对酒店订单数据及客户身份识别数据进行数据集成，生成第一酒店订单预订数据集；
身份认定模块，利用图像几何结构法对用户身份识别数据进行面部阈值切割，生成第一面部图像以及第二面部图像；利用人脸识别技术对第一面部图像以及第二面部图像进行面部特征点标记，生成面部特征点间距数据；基于用户身份识别数据对面部特征点间距数据及用户身份识别数据对客户进行客户身份认定，生成客户身份认定数据；
数据可视化模块，利用双向绑定算法对酒店订单预订数据可交互视图及客户身份认定数据进行数据绑定，生成第二酒店订单预订数据集；利用深度学习算法对第二酒店订单预订数据集进行交互式可视化处理，生成酒店订单预订数据可交互视图；
矩阵分解模块，利用矩阵分解法对酒店订单预订数据可交互视图进行视觉投影，生成酒店订单预订数据特征矩阵投影图；
特征模型模块，利用循环卷积网络对酒店订单预订数据特征矩阵投影图进行膨胀卷积及多尺度采样，生成酒店智能预订卷积特征模型；
模型加密模块，利用对称加密算法对酒店智能预订卷积特征模型进行对称加密，生成酒店智能预订卷积特征加密模型；利用线性规划法将酒店智能预订卷积特征加密模型上传至酒店智能预订系统，实现酒店预订数据管理。
本发明通过建立基于循环卷积网络的智能预订数据处理方法及系统，通过集成学习算法、人脸识别技术以及数据集成和处理方法，系统能够自动获取和处理酒店订单数据，实现客户身份认定，并生成完整的预订数据集。这样可以大大减少人工操作和时间，提高处理效率。通过身份认定模块中的人脸识别摄像头和指纹识别仪，系统可以确保客户身份的准确性和安全性，可以预先录取客户的身份数据，以后每次预订时都可以通过验证客户的身份信息，从而防止身份欺骗和非法预订，通过对客户的面部特征点标记和间距数据的生成，系统能够实现面部特征的识别和比对，进一步识别客户身份。这为酒店提供了个性化服务的机会，根据客户的偏好和需求，做出相应的推荐和定制，提升用户体验。通过双向绑定算法和深度学习算法的应用，系统能够将订单数据和身份认定数据进行数据绑定，生成可交互的酒店订单预订数据可视化视图。这样的视图可以帮助酒店管理人员更直观地了解订单和客户信息，做出相应的决策和调整，通过矩阵分解法和循环卷积网络的应用，系统可以对可交互视图进行进一步处理和分析，生成酒店订单预订数据的特征矩阵投影图以及智能预订卷积特征模型。这样的数据挖掘和模型建立能够提供更深入的洞察和预测能力，为酒店优化房间分配和定价策略提供支持。通过对称加密算法和线性规划的应用，系统对智能预订卷积特征模型进行加密和保护，并上传至酒店智能预订系统，保障了数据的安全和机密性。这对于客户的个人信息和酒店的经营数据具有重要意义，同时也符合相关的隐私法规和规范。酒店智能预订系统通过自动化处理、身份认定、个性化服务、数据可视化、数据挖掘和保护等步骤，能够提升预订处理效率、安全性和用户体验，帮助酒店管理人员做出更好的决策和优化经营策略。
附图说明
图1为本发明一种基于循环卷积网络的智能预订数据处理方法的步骤流程示意图；
图2为步骤S1的详细实施步骤流程示意图；
图3为步骤S2的详细实施步骤流程示意图；
图4为步骤S3的详细实施步骤流程示意图。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实例提供一种基于循环卷积网络的智能预订数据处理方法及系统。所述基于循环卷积网络的智能预订数据处理方法及系统的执行主体包括但不限于搭载该系统的：机械设备、数据处理平台、云服务器节点、网络上传设备等可看作本申请的通用计算节点，所述数据处理平台包括但不限于：音频图像管理系统、信息管理系统、云端数据管理系统至少一种。
请参阅图1至图4，本发明提供了一种基于循环卷积网络的智能预订数据处理方法，所述方法包括以下步骤：
步骤S1：基于酒店智能预订系统获取酒店订单数据；利用身份认定模块对客户进行身份数据预录入，获取用户身份识别数据，身份认定模块包括人脸识别摄像头及指纹识别仪；利用集成学习算法对酒店订单数据及客户身份识别数据进行数据集成，生成第一酒店订单预订数据集；
步骤S2：利用图像几何结构法对用户身份识别数据进行面部阈值切割，生成第一面部图像以及第二面部图像；利用人脸识别技术对第一面部图像以及第二面部图像进行面部特征点标记，生成面部特征点间距数据；基于用户身份识别数据对面部特征点间距数据及用户身份识别数据对客户进行客户身份认定，生成客户身份认定数据；
步骤S3：利用双向绑定算法对酒店订单预订数据可交互视图及客户身份认定数据进行数据绑定，生成第二酒店订单预订数据集；利用深度学习算法对第二酒店订单预订数据集进行交互式可视化处理，生成酒店订单预订数据可交互视图；
步骤S4：利用矩阵分解法对酒店订单预订数据可交互视图进行视觉投影，生成酒店订单预订数据特征矩阵投影图；
步骤S5：利用循环卷积网络对酒店订单预订数据特征矩阵投影图进行膨胀卷积及多尺度采样，生成酒店智能预订卷积特征模型；
步骤S6：利用对称加密算法对酒店智能预订卷积特征模型进行对称加密，生成酒店智能预订卷积特征加密模型；利用线性规划法将酒店智能预订卷积特征加密模型上传至酒店智能预订系统，实现酒店预订数据管理。
本发明提供了一种基于循环卷积网络的智能预订数据处理方法及系统，通过身份认定模块对客户进行身份数据预录入，使用人脸识别和指纹识别等技术，可以实现客户身份的准确认证。这样可以确保酒店订单数据的可信度，减少身份冒用和欺诈行为的发生，通过面部阈值切割和人脸识别技术，可以提取出面部图像和面部特征点间距数据，从而实现对客户面部特征的识别。通过与用户身份识别数据进行对比，可以进一步加强客户身份的认定准确性，提高系统的安全性。将酒店订单预订数据可交互视图和客户身份认定数据进行数据绑定，可以实现酒店订单数据和客户身份认定数据的交互式展示和关联分析。这样可以提供更直观、方便的数据分析方式，帮助酒店管理者更好地理解和利用数据。通过矩阵分解法对酒店订单预订数据可交互视图进行视觉投影，可以将复杂的数据结构简化为更易理解的可视化图形。这样可以提高数据的可解释性和传达效果，方便用户对数据进行深入分析和决策制定。应用循环卷积网络对酒店订单预订数据特征矩阵投影图进行处理，可以提取酒店订单数据的卷积特征。这样可以更好地捕捉数据中的关键特征，帮助系统进行更准确的预测和推荐。对酒店智能预订卷积特征模型进行对称加密，可以保护数据的安全性和隐私。通过上传加密后的模型至酒店智能预订系统，可以实现在数据传输和存储过程中的安全保护，降低数据泄露的风险。通过以上步骤可以有效地提升酒店智能预订系统的性能、安全性和用户体验，提供更好的预订服务和数据管理。
本发明实施例中，参考图1所述，为本发明一种基于循环卷积网络的智能预订数据处理方法的步骤流程示意图，在本实例中，所述基于循环卷积网络的智能预订数据处理方法的步骤包括：
步骤S1：基于酒店智能预订系统获取酒店订单数据；利用身份认定模块对客户进行身份数据预录入，获取用户身份识别数据，身份认定模块包括人脸识别摄像头及指纹识别仪；利用集成学习算法对酒店订单数据及客户身份识别数据进行数据集成，生成第一酒店订单预订数据集；
本实施例中，系统通过连接到酒店的预订系统，获取订单数据。这些数据包括预订日期、客户信息、房间类型、入住日期和离店日期等，在客户进行预订之前，通过身份认定模块对客户进行身份验证和数据预录入操作。该模块包括人脸识别摄像头和指纹识别仪。客户在预订过程中需要通过人脸识别或指纹识别来验证身份。通过人脸识别摄像头和指纹识别仪，系统获取客户的身份识别数据。人脸识别摄像头将客户的面部图像转化为数字表示，而指纹识别仪将客户的指纹信息转化为数字表示。利用集成学习算法，将酒店订单数据和客户身份识别数据进行数据集成。这包括将订单数据和身份识别数据进行匹配和整合，生成第一酒店订单预订数据集。集成学习算法可以通过对数据进行分析和综合，提升预订数据的准确性和可靠性。
步骤S2：利用图像几何结构法对用户身份识别数据进行面部阈值切割，生成第一面部图像以及第二面部图像；利用人脸识别技术对第一面部图像以及第二面部图像进行面部特征点标记，生成面部特征点间距数据；基于用户身份识别数据对面部特征点间距数据及用户身份识别数据对客户进行客户身份认定，生成客户身份认定数据；
本实施例中，利用图像几何结构法对用户身份识别数据进行面部阈值切割。这个步骤的目的是将身份识别数据中的面部区域提取出来，生成第一面部图像和第二面部图像。面部阈值切割可以通过设定一个阈值来分割面部和其他背景区域，利用人脸识别技术对第一面部图像和第二面部图像进行面部特征点标记。人脸识别技术可以检测和标记面部的关键特征点，如眼睛、鼻子和嘴巴等。这些特征点的位置信息对于进一步的面部特征分析和识别非常重要。根据标记的面部特征点，计算并生成面部特征点间距数据。这些数据表示了面部特征点之间的距离和关系，可以用于后续的分析和比对。于用户身份识别数据和面部特征点间距数据，对客户进行身份认定。可以使用机器学习算法或适当的模型来训练和比对客户的面部特征点数据，以确定客户的身份。这个步骤生成客户身份认定数据，指示客户的身份是否被识别出来。
步骤S3：利用双向绑定算法对酒店订单预订数据可交互视图及客户身份认定数据进行数据绑定，生成第二酒店订单预订数据集；利用深度学习算法对第二酒店订单预订数据集进行交互式可视化处理，生成酒店订单预订数据可交互视图。
本实施例中，利用双向绑定算法将酒店订单预订数据可交互视图与客户身份认定数据进行数据绑定。双向绑定允许数据的双向流动，即当视图中的数据发生变化时，数据集中的对应数据也会相应更新，反之亦然。通过将客户身份认定数据与酒店订单预订数据可交互视图绑定，可以实现对于认定数据的实时反馈和更新。根据数据绑定后的结果，生成第二酒店订单预订数据集。这个数据集包含了酒店订单的预订信息以及客户的身份认定数据。通过数据绑定，酒店订单预订数据集中的相关字段会根据客户身份认定数据的变化而更新。利用深度学习算法对第二酒店订单预订数据集进行交互式可视化处理。深度学习算法可以对数据进行高级特征提取和分析，从而提供更加丰富和有意义的可视化结果。通过对酒店订单预订数据集的处理，可以生成具有交互性的可视化视图，以直观地展示订单的各项信息和相关关系。
步骤S4：利用矩阵分解法对酒店订单预订数据可交互视图进行视觉投影，生成酒店订单预订数据特征矩阵投影图；
本实施例中，准备酒店订单预订数据可交互视图，该视图包含了订单数据的各个维度和属性。确保数据是清洗和预处理过的，以提高下一步矩阵分解算法的准确性和效果。将酒店订单预订数据可交互视图转化为一个特征矩阵，其中每行表示一个订单，每列表示一个具体的特征或属性。确保将特征进行标准化或归一化处理，以消除不同特征之间的量纲差异。利用矩阵分解算法对特征矩阵进行分解。矩阵分解是将原始矩阵分解为两个或多个低维矩阵的方法，其中包括常用的奇异值分解(Singular Value Decomposition，SVD)和主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)等。选择适合的矩阵分解算法，根据具体需求和数据特点来确定使用的方法。通过矩阵分解得到的低维矩阵，将其映射到一个较低维度的特征空间。这一步骤可以通过取低维矩阵的部分特征向量来实现。选择合适的特征数量以保留足够的信息，并减少原始数据的维度。将特征矩阵投影到低维特征空间后，可以通过可视化工具将其表示为酒店订单预订数据特征矩阵投影图。投影图可以展示订单数据在低维度特征空间中的分布和聚类关系，有助于用户理解数据的结构和趋势。
步骤S5：利用循环卷积网络对酒店订单预订数据特征矩阵投影图进行膨胀卷积及多尺度采样，生成酒店智能预订卷积特征模型；
本实施例中，准备酒店订单预订数据特征矩阵投影图作为循环卷积网络的输入。确保投影图是按照上一步中生成的特征矩阵进行可视化得到的。使用膨胀卷积(DilatedConvolution)来捕捉不同范围的上下文信息。膨胀卷积可以在保持卷积核感受野大小的同时，通过调整卷积核的膨胀率来扩展感受野的范围。这有助于模型对于不同尺度的特征进行建模。为了进一步丰富模型对于不同尺度的特征的表示能力，在卷积层之间引入多尺度采样。可以通过使用不同步长的卷积核或者在不同层次上进行特征融合等方式来实现。多尺度采样可以帮助模型对于不同特征层次和空间尺度的信息进行有效的提取和利用。构建循环卷积网络(RecurrentConvolutional Neural Network)模型。循环卷积网络是一种结合了卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的模型，可以同时考虑特征的局部关联和序列上下文信息。根据具体的任务需求和数据特点，选择合适的循环卷积网络结构，例如基于LSTM或GRU的循环卷积网络结构。提取循环卷积网络中的特征层作为酒店智能预订卷积特征模型。
步骤S6：利用对称加密算法对酒店智能预订卷积特征模型进行对称加密，生成酒店智能预订卷积特征加密模型；利用线性规划法将酒店智能预订卷积特征加密模型上传至酒店智能预订系统，实现酒店预订数据管理。
本实施例中，选择一种合适的对称加密算法来对酒店智能预订卷积特征模型进行加密。常见的对称加密算法包括AES(Advanced Encryption Standard)、DES(DataEncryptionStandard)和3DES(Triple Data Encryption Algorithm)等。生成一个密钥，用于对称加密算法的加密和解密操作。确保密钥的安全性，只有授权的用户才能访问和使用密钥。使用选定的对称加密算法和生成的密钥，对酒店智能预订卷积特征模型进行加密操作。将模型文件转换为密文形式，使其在未解密的情况下无法读取和理解其内容。确保酒店智能预订系统已经部署并具备相应的数据管理功能。准备一个合适的存储位置和访问接口，用于从系统中上传和管理加密的卷积特征模型。使用线性规划法将酒店智能预订卷积特征加密模型上传至酒店智能预订系统。这里的线性规划法指的是根据系统的要求和限制，确定加密模型的上传方式和时间。可能涉及到网络传输、系统资源利用等方面的问题。确保加密模型能够顺利上传至系统中。
本实施例中，参考图2所述，为步骤S1的详细实施步骤流程示意图，在本说明书的一个实施例中，所述步骤S1的详细实施步骤包括：
步骤S11：基于酒店智能预订系统获取酒店订单数据，酒店订单数据包括客户信息数据、客户预订数据、客户入住信息数据、客户付款信息数据及客户需求信息数据；
步骤S12：利用身份认定模块对客户进行身份数据预录入，获取客户身份识别数据，身份认定模块包括人脸识别摄像头、指纹识别仪及密码验证模块，用户身份识别数据包括初始客户人脸图像、客户指纹识别数据及客户客房密码；
步骤S13：利用特征提取算法对对酒店订单数据及用户身份识别数据进行特征提取，生成酒店订单预订特征数据；
步骤S14：利用集成学习算法对酒店订单预订特征数据进行数据集成，生成第一酒店订单预订数据集。
本发明通过获取酒店订单数据，包括客户信息数据、客户预订数据、客户入住信息数据、客户付款信息数据以及客户需求信息数据，可以建立完整的订单记录，包含各种关键信息。这样可以提供全面的数据基础，为后续的操作和决策提供依据。利用身份认定模块进行身份数据预录入，包括人脸识别摄像头、指纹识别仪和密码验证模块等技术手段。通过获取客户的身份识别数据，如初始客户人脸图像、指纹识别数据和客户客房密码等，可以确保客户身份的准确性和安全性。这样可以防止非法访问和欺诈行为，提高系统的可信度和安全性。利用特征提取算法对酒店订单数据及用户身份识别数据进行特征提取，可以从原始数据中提取出有用的特征信息。通过特征提取，可以减少数据的维度，提高数据的表达能力和计算效率，为后续的数据处理和分析提供更好的基础。利用集成学习算法对酒店订单预订特征数据进行数据集成，将多个特征数据集合起来形成一个更完整的酒店订单预订数据集。通过集成学习算法的应用，可以综合多个模型的预测结果，提高模型的准确性和鲁棒性，进一步优化预订数据的质量和预测的准确性。可以有效地提升酒店智能预订系统的数据质量、安全性和预测准确性，为用户提供更好的预订体验和决策支持。
本实施例中，基于酒店智能预订系统获取酒店订单数据，在酒店智能预订系统中，访问并提取包括客户信息数据、客户预订数据、客户入住信息数据、客户付款信息数据和客户需求信息数据等订单相关数据，使用系统提供的接口或查询功能，按需筛选和提取所需的订单数据。这些数据可以包括客户姓名、联系方式、预订日期、预订房型、入住日期、离店日期、付款方式、需求备注等，利用身份认定模块对客户进行身份数据预录入，使用身份认定模块中的人脸识别摄像头，要求客户进行人脸录入或拍摄初始客户人脸图像，使用指纹识别仪让客户进行指纹录入或验证，获取客户的指纹识别数据，使用密码验证模块，要求客户设置或输入客房密码，以获取客户的客房密码，利用特征提取算法对酒店订单数据及用户身份识别数据进行特征提取，利用特征提取算法，对酒店订单数据和用户身份识别数据进行特征提取。这可以包括基于订单属性的统计特征、文本特征、时间序列特征等，对初始客户人脸图像进行人脸特征提取，提取人脸的关键点、表情、颜色等特征，针对指纹识别数据，使用指纹识别算法提取相应的指纹特征信息，将提取得到的特征数据与订单数据进行关联，生成酒店订单预订特征数据集，利用集成学习算法对酒店订单预订特征数据进行数据集成，选择适当的集成学习算法，如随机森林、梯度提升树等，用于对酒店订单预订特征数据进行集成和模型训练，选择适当的集成学习算法，如随机森林、梯度提升树等，用于对酒店订单预订特征数据进行集成和模型训练，根据集成学习算法的输出结果，生成第一酒店订单预订数据集，其中包含模型预测的订单预订结果和相应的概率或置信度。
在本实施例中，步骤S12的具体步骤：
步骤S121：利用人脸识别摄像头对客户进行面部扫描，获取初始客户人脸图像；
步骤S122：利用指纹识别仪对客户进行指纹扫描，获取客户指纹识别数据；
步骤S123：客户基于密码验证模块进行客房密码设置，生成客户客房密码。
本发明通过人脸识别摄像头对客户进行面部扫描，获取初始客户人脸图像，人脸识别技术可以通过对客户面部特征的扫描和比对，准确地识别客户的身份。这可以帮助确保只有授权用户才能访问酒店智能预订系统和相应的客房服务，可以有效地防止欺诈行为和非法访问。只有面部特征与预录入数据匹配的用户才能成功访问系统，提高了系统的安全性和客户的个人信息保护，利用指纹识别仪对客户进行指纹扫描，获取客户指纹识别数据，指纹识别技术是一种高度个性化的身份认证方式，每个人的指纹都是独一无二的。通过对客户指纹的扫描和比对，可以准确地确认客户的身份，指纹识别是一种高度安全的身份验证方式，因为指纹无法被盗用或伪造。这样可以有效地防止非法访问和身份欺诈，保护客户的个人信息和酒店的资源安全，客户基于密码验证模块进行客房密码设置，生成客户客房密码，通过客房密码设置，客户可以个性化地选择和管理自己的访问权限。这包括自定义的密码，以及可能的密码更改和重置选项，以提供更好的灵活性和方便性，客房密码提供了一种安全的访问控制方式，只有持有正确密码的客户才能进入相应的客房。这可以避免未授权人员进入客房，提高客户的隐私和安全感。
本实施例中，利用人脸识别摄像头对客户进行面部扫描，获取初始客户人脸图像，使用人脸识别算法和摄像头，对客户面部进行扫描，并捕捉初始客户人脸图像，确保摄像头能够清晰地捕捉到客户面部的各种关键特征，如面部轮廓、眼睛、鼻子和嘴巴等，利用指纹识别仪对客户进行指纹扫描，获取客户指纹识别数据，使用指纹识别算法和指纹识别仪，对客户的指纹进行扫描，获取客户的指纹图像或指纹特征数据，确保指纹扫描仪能够准确地捕捉到客户指纹的细节，以提高指纹识别的准确性，客户基于密码验证模块进行客房密码设置，生成客户客房密码，要求客户根据要求设置客房密码，可以是数字密码、字母密码等，客户按照要求进行密码设置，并确认密码的正确性，系统将客户设置的密码保存，并生成客户客房密码数据，用于后续的验证和使用。
本实施例中，参考图3所述，为步骤S2的详细实施步骤流程示意图，在本说明书的一个实施例中，所述步骤S2的详细实施步骤包括：
步骤S21：利用图像几何结构法对用户身份识别数据进行上下面部阈值切割，生成上面部初始图像及下面部初始图像；
步骤S22：利用直方图均衡化算法对上面部初始图像及下面部初始图像进行图像灰度级均匀化分布处理，生成第一面部图像以及第二面部图像；
步骤S23：利用人脸识别技术对第一面部图像以及第二面部图像进行特征数据提取，生成面部特征数据；
步骤S24：利用特征点检测算法对面部特征数据进行面部特征点标记，生成面部特征点坐标数据；
步骤S25：利用五官间距权重特征数据计算公式对面部特征点坐标数据进行五官间距计算，生成面部特征点权重间距数据；
步骤S26：基于用户身份识别数据对面部特征点间距数据及客户指纹识别数据对客户进行客户身份认定，生成客户身份认定数据。
本发明通过图像几何结构法对用户身份识别数据进行上下面部阈值切割，生成上面部初始图像及下面部初始图像，通过上下面部阈值切割，可以将用户的身份识别数据分割为上下两部分的面部区域。这样可以提取出完整的面部图像，确保后续的人脸识别和特征提取过程的准确性和可靠性，利用直方图均衡化算法对上面部初始图像及下面部初始图像进行图像灰度级均匀化分布处理，生成第一面部图像以及第二面部图像，直方图均衡化算法可以提高图像的对比度和亮度分布，使得图像更清晰、更具有可分辨性。对上下面部初始图像进行均匀化处理后，生成的第一面部图像和第二面部图像可以更好地展示面部特征和细节，利用人脸识别技术对第一面部图像以及第二面部图像进行特征数据提取，生成面部特征数据，基于特征方法的人脸识别技术可以从第一面部图像和第二面部图像中提取丰富的面部特征数据，包括脸部轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等重要特征。这样可以将用户的面部特征转化为机器可识别的数据表示形式，利用特征点检测算法对面部特征数据进行面部特征点标记，生成面部特征点坐标数据，特征点检测算法可以在面部特征数据中准确地标记出关键的特征点，例如眼睛的位置、鼻子的位置、嘴巴的位置等。这样生成的面部特征点坐标数据可以提供给后续的面部识别和计算过程使用，利用五官间距权重特征数据计算公式对面部特征点坐标数据进行五官间距计算，生成面部特征点权重间距数据，通过根据面部特征点坐标数据计算公式，可以确定五官间距权重数据。这些权重数据可以反映出面部特征点之间的相对位置和重要性，对于后续的客户身份认定过程有着重要的作用，基于用户身份识别数据对面部特征点间距数据及客户指纹识别数据对客户进行客户身份认定，生成客户身份认定数据，通过将面部特征点间距数据与用户身份识别数据进行比对，并结合客户指纹识别数据，可以进行客户身份的认定。这样生成的客户身份认定数据可以用于验证客户的身份，确保只有授权用户能够使用相应的服务和资源。
本实施例中，利用图像几何结构法对用户身份识别数据进行上下面部阈值切割，生成上面部初始图像及下面部初始图像，采用图像几何结构法对用户身份识别数据进行处理，以分割上下两部分面部图像。通过定义适当的阈值，将图像中上半部分作为上面部初始图像，下半部分作为下面部初始图像，利用直方图均衡化算法对上面部初始图像及下面部初始图像进行图像灰度级均匀化分布处理，生成第一面部图像以及第二面部图像，对上面部初始图像和下面部初始图像分别应用直方图均衡化算法，以增强图像的对比度和亮度，并使灰度级在整个图像中均匀分布。这样处理后，生成第一面部图像和第二面部图像。利用人脸识别技术对第一面部图像以及第二面部图像进行特征数据提取，生成面部特征数据，使用基于特征方法的人脸识别技术，从第一面部图像和第二面部图像中提取面部的特征数据。这些特征数据可能包括面部的轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等信息，用于后续的面部分析和识别。利用特征点检测算法对面部特征数据进行面部特征点标记，生成面部特征点坐标数据。使用特征点检测算法对面部特征数据进行处理，以识别面部的关键特征点。这些特征点可以是脸部的特定位置，如眼睛的中心、鼻子的顶部、嘴巴的角等。通过标记这些特征点，生成对应的面部特征点坐标数据，利用五官间距权重特征数据计算公式对面部特征点坐标数据进行五官间距计算，生成面部特征点权重间距数据，基于五官间距权重特征数据计算公式，对面部特征点坐标数据进行处理，计算面部特征点之间的距离。通过计算得到的五官间距，生成面部特征点权重间距数据。这些数据可以用于后续的面部分析和比对。基于用户身份识别数据对面部特征点间距数据及客户指纹识别数据对客户进行客户身份认定，生成客户身份认定数据，基于之前得到的面部特征点间距数据和客户的指纹识别数据，进行客户身份认定。可能使用一种特定的算法或模型，将面部特征点间距数据和指纹数据输入进行比对和匹配，从而识别客户的身份。最终生成客户身份认定数据，确认客户的身份信息。
在本实施例中，步骤S25中的五官间距权重特征数据计算公式具体为：
其中，W五官间距特征权重系数，d为两眼间距距离，x为两眼间距距离和头宽的比值，y为鼻梁之间和眼睛周长的比值，α为两眼与脸垂直线的夹角，θ为脸部倾斜角度，β为嘴巴中心点到鼻尖的垂直距离，λ为下巴到鼻基底的距离。
本发明通过表示两眼间距和头宽的比值以及α和θ的夹角，该部分被开方并与其他项相乘，表明这个比值和夹角的组合对五官间距特征的重要性进行了调整。如果这个比值较大且夹角适宜，将有益于提高五官间距特征的权重，通过(sinβ-tanλ)表示嘴巴中心点到鼻尖的垂直距离β以及下巴到鼻基底的距离λ，当β和λ之间的差异足够大时，可以通过该部分增大或减小权重，从而更好地反映五官间距特征的变化，通过表示两眼间距和鼻梁到眼睛周长之比x/y以及α和θ的平方，通过取自然对数并乘以平方项，可以调整两眼间距和鼻梁到眼睛周长比值以及α和θ的权重。这样做的作用是在一定范围内对这些特征进行放大或缩小操作，以更好地适应五官间距特征的变化，能够对多个特征进行综合评估，以更准确地描述五官间距特征，并为进一步的分析和应用提供了依据。
本实施例中，参考图4所述，为步骤S3的详细实施步骤流程示意图，在本说明书的一个实施例中，所述步骤S3的详细实施步骤包括：
步骤S31：利用双向绑定算法对酒店订单预订数据可交互视图进行绑定框架预设，生成酒店订单预订数据双向绑定框架；
步骤S32：利用酒店订单预订数据双向绑定框架对酒店订单预订数据可交互视图与客户身份认定数据进行数据框架绑定，生成第二酒店订单预订数据集；
步骤S33：利用关联规则学习算法对第二酒店订单预订数据集进行频繁项集挖掘，生成酒店订单预订数据特征向量；
步骤S34：对酒店订单预订数据特征向量进行数据可视化处理，生成酒店订单预订数据特征可视化视图；
步骤S35：用JavaScript库对酒店订单预订数据特征可视化视图进行交互化处理，生成酒店订单预订数据特征可交互视图。
本发明通过双向绑定算法对酒店订单预订数据可交互视图进行绑定框架预设，生成酒店订单预订数据双向绑定框架，双向绑定算法可以实现数据的双向绑定，当酒店订单预订数据发生变化时，可交互视图会实时更新，反之亦然。这样可以确保酒店订单预订数据与可交互视图的同步，提供及时的数据展示和交互体验，利用酒店订单预订数据双向绑定框架对酒店订单预订数据可交互视图与客户身份认定数据进行数据框架绑定，生成第二酒店订单预订数据集，通过将酒店订单预订数据可交互视图与客户身份认定数据进行数据框架绑定，可以将两者的数据相互关联，形成第二酒店订单预订数据集。这样可以方便地进行跨数据集的操作和分析，提供更全面的信息视角，通过将酒店订单预订数据可交互视图与客户身份认定数据进行数据框架绑定，可以将两者的数据相互关联，形成第二酒店订单预订数据集。这样可以方便地进行跨数据集的操作和分析，提供更全面的信息视角，关联规则学习算法可以分析第二酒店订单预订数据集中的频繁项集，发现其中的规律和关联关系。通过挖掘频繁项集，可以确定酒店订单预订数据的重要特征，作为后续分析和决策的依据，对酒店订单预订数据特征向量进行数据可视化处理，生成酒店订单预订数据特征可视化视图，将酒店订单预订数据特征向量进行可视化处理，可以直观地展示各个特征的分布、关联和重要性。通过可视化视图，用户可以更好地理解和分析酒店订单预订数据中的特征信息，发现潜在的模式和趋势，用JavaScript库对酒店订单预订数据特征可视化视图进行交互化处理，生成酒店订单预订数据特征可交互视图，通过使用JavaScript库对酒店订单预订数据特征可视化视图进行交互化处理，用户可以与数据进行互动、进行缩放、筛选和选择特定的数据点。这样可以加强用户对数据的探索性分析，发现更多的信息和洞察，并支持更深入的数据挖掘和决策过程，有助于用户更好地理解和分析酒店订单预订数据，提供决策支持和洞察发现，从而提升酒店订单管理和客户服务的效率和质量。
本实施例中，利用双向绑定算法对酒店订单预订数据可交互视图进行绑定框架预设，生成酒店订单预订数据双向绑定框架。采用双向绑定算法，将酒店订单预订数据和可交互视图进行绑定。这个绑定框架预设可以利用现有的双向绑定框架工具或库实现，例如AngularJS、Vue.js、React等。通过这个框架的设置，酒店订单预订数据的变化可以自动反映在可交互视图中，同时用户在视图中的交互也会被同步到数据中，利用酒店订单预订数据双向绑定框架对酒店订单预订数据可交互视图与客户身份认定数据进行数据框架绑定，生成第二酒店订单预订数据集，利用之前生成的酒店订单预订数据双向绑定框架，将可交互视图与客户身份认定数据进行数据框架的绑定。这样，当用户在可交互视图中进行操作时，相关的数据将被更新并与客户身份认定数据进行绑定，从而生成第二酒店订单预订数据集。利用关联规则学习算法对第二酒店订单预订数据集进行频繁项集挖掘，生成酒店订单预订数据特征向量，采用关联规则学习算法(例如Apriori算法)对第二酒店订单预订数据集进行处理，以挖掘频繁项集。通过对数据集的分析和挖掘，提取出频繁出现的项集，这些项集可以代表酒店订单预订数据的特征。将这些特征组成特征向量，以表示酒店订单预订数据的特征。对酒店订单预订数据特征向量进行数据可视化处理，生成酒店订单预订数据特征可视化视图，对酒店订单预订数据特征向量进行数据可视化处理。可以使用可视化工具或库，如Matplotlib、D3.js等，将特征向量的数据以图表、图形等形式可视化展示出来。通过可视化视图，可以直观地观察和分析酒店订单预订数据的特征。用JavaScript库对酒店订单预订数据特征可视化视图进行交互化处理，生成酒店订单预订数据特征可交互视图，利用JavaScript库(如D3.js、Plotly.js等)对酒店订单预订数据特征可视化视图进行交互化处理。通过添加交互元素、事件绑定等操作，使得用户可以与可视化视图进行交互。例如，用户可以通过悬停、点击等方式获取更详细的信息，进行数据筛选和交互操作，从而生成酒店订单预订数据特征可交互视图。
在实施例中，步骤S4的具体步骤：
步骤S41：对酒店订单预订数据可交互视图进行数据预处理，生成酒店订单预订数据预处理管道，数据预处理包括清洗、整合以及标准化；
步骤S42：利用自适应划分法对酒店订单预订数据预处理管道进行矩阵划分，获得多个酒店订单预订数据子矩阵；
步骤S43：利用矩阵分解法对酒店订单预订数据子矩阵进行非负矩阵分解，生成主成分矩阵以及最小误差矩阵；
步骤S44：根据主成分矩阵以及最小误差矩阵进行特征提取，生成酒店订单预订数据特征权重矩阵；
步骤S45：利用应用视觉投影法对酒店订单预订数据特征权重矩阵进行视觉投影，生成酒店订单预订数据特征矩阵投影图。
本发明通过对酒店订单预订数据可交互视图进行数据预处理，生成酒店订单预订数据预处理管道，数据预处理包括清洗、整合以及标准化，数据清洗可以去除酒店订单预订数据中的重复值、缺失值或错误值，提高数据的质量和准确性，将酒店订单预订数据从不同的来源或格式中整合到一起，统一数据的结构和格式，便于后续的处理和分析，通过标准化处理，将酒店订单预订数据转化为统一的比例和范围，消除不同特征之间的尺度差异，确保数据在后续分析中具有可比性和可解释性，利用自适应划分法对酒店订单预订数据预处理管道进行矩阵划分，获得多个酒店订单预订数据子矩阵，利用自适应划分法将酒店订单预订数据划分为多个子矩阵，可以根据数据的特点和相关性将数据划分为更小且具有内在关联性的数据块，子矩阵划分可以帮助将数据局部化处理，使得每个子矩阵中的数据更加专注和一致，提供更准确和可靠的分析结果，利用矩阵分解法对酒店订单预订数据子矩阵进行非负矩阵分解，生成主成分矩阵以及最小误差矩阵，通过非负矩阵分解，可以将酒店订单预订数据子矩阵分解为主成分矩阵和最小误差矩阵。主成分矩阵包含了酒店订单预订数据的关键特征，有助于提取和表示数据中的重要信息，非负矩阵分解可以将酒店订单预订数据从高维空间转换为低维空间，减少数据的维度，简化数据分析和处理过程，根据主成分矩阵以及最小误差矩阵进行特征提取，生成酒店订单预订数据特征权重矩阵，根据主成分矩阵以及最小误差矩阵，可以计算出酒店订单预订数据不同特征的权重。这些权重表示了各个特征对数据变化和重要性的贡献程度，有助于理解和解释数据的关键特征，利用应用视觉投影法对酒店订单预订数据特征权重矩阵进行视觉投影，生成酒店订单预订数据特征矩阵投影图，通过应用视觉投影法，可以将酒店订单预订数据特征权重矩阵转化为可视化图形，如散点图、热力图等。这样可以直观地展示数据的特征之间的关系和重要性，帮助用户更好地理解和分析数据特征，有助于用户更好地理解和分析酒店订单预订数据，提供决策支持和洞察发现，从而提升酒店订单管理和客户服务的效率和质量。
本实施例中，对酒店订单预订数据可交互视图进行数据预处理，生成酒店订单预订数据预处理管道，数据预处理包括清洗、整合以及标准化。对酒店订单预订数据可交互视图进行数据预处理。首先，进行数据清洗，处理数据中的缺失值、异常值或错误值，并进行数据类型转换和统一格式。然后，进行数据整合，将多个数据源的信息进行合并，并进行数据按需提取。最后，对数据进行标准化，例如将数值型数据进行归一化或标准化，使得不同特征之间具有可比性。利用自适应划分法对酒店订单预订数据预处理管道进行矩阵划分，获得多个酒店订单预订数据子矩阵，利用自适应划分法对酒店订单预订数据预处理管道中的数据进行矩阵划分。通过自适应划分法的算法和策略，将整个数据集划分为多个子矩阵。这些子矩阵可以按照某种规则进行划分，例如按时间段划分或按地理位置划分，以便对不同维度的数据进行进一步分析和处理。利用矩阵分解法对酒店订单预订数据子矩阵进行非负矩阵分解，生成主成分矩阵以及最小误差矩阵。采用矩阵分解法对酒店订单预订数据的子矩阵进行非负矩阵分解。非负矩阵分解是一种数学方法，可以将矩阵分解为非负的主成分矩阵和最小误差矩阵。通过非负矩阵分解，可以提取出子矩阵中的主要特征和模式，并得到主成分矩阵和最小误差矩阵。根据主成分矩阵以及最小误差矩阵进行特征提取，生成酒店订单预订数据特征权重矩阵。根据之前得到的主成分矩阵和最小误差矩阵，进行特征提取。通过分析主成分矩阵的值和最小误差矩阵的模式，可以确定各个特征在数据中的重要性和权重。这样，就可以生成酒店订单预订数据特征权重矩阵，其中记录了每个特征的相对重要性。利用应用视觉投影法对酒店订单预订数据特征权重矩阵进行视觉投影，生成酒店订单预订数据特征矩阵投影图。利用应用视觉投影法对酒店订单预订数据特征权重矩阵进行可视化投影。通过选择合适的可视化方法和工具，将特征权重矩阵的数据进行可视化展示，例如生成特征矩阵投影图。这样，可以直观地观察和分析酒店订单预订数据的特征权重分布，进一步理解数据特征的重要性和关联关系。
在实施例中，步骤S43的具体步骤：
步骤S431：对酒店订单预订数据子矩阵进行非负矩阵转换，生成酒店订单预订数据非负子矩阵；
步骤S432：利用矩阵分解法对酒店订单预订数据非负子矩阵进行矩阵初始化，生成原始数据子矩阵；
步骤S433：对原始数据子矩阵进行非负矩阵分解，生成主成分矩阵以及最小误差矩阵。
本发明通过对酒店订单预订数据子矩阵进行非负矩阵转换，生成酒店订单预订数据非负子矩阵，通过进行非负矩阵转换，确保所生成的子矩阵中的元素都是非负的。这有助于更好地反映酒店订单预订数据的特点和模式，因为负值在某些情况下可能不合理或不具有实际意义，非负矩阵转换还可以促使生成的子矩阵具有一定的数据稀疏性，即大部分元素为零。这使得数据表示更加紧凑，减少了存储和计算的开销，利用矩阵分解法对酒店订单预订数据非负子矩阵进行矩阵初始化，生成原始数据子矩阵，矩阵分解法需要对生成的非负子矩阵进行初始化，以便后续进行矩阵分解运算。初始化过程可固定初始值或基于特定的启发式算法来确定参数的初值，以提高矩阵分解的效果，矩阵初始化过程为原始数据子矩阵提供了初始结构，为后续的非负矩阵分解过程奠定基础。这有助于提高矩阵分解的收敛性和准确性，对原始数据子矩阵进行非负矩阵分解，生成主成分矩阵以及最小误差矩阵。通过进行非负矩阵分解，将原始数据子矩阵分解为主成分矩阵和最小误差矩阵。主成分矩阵表示原始数据子矩阵中的关键特征，可作为数据的低维表示进行进一步分析和处理，非负矩阵分解能够将高维的原始数据子矩阵转换为低维的主成分矩阵，实现数据的降维与压缩。这有助于减少存储空间和计算成本，并且可以提取数据中的关键信息，捕捉数据的潜在结构，可以提高数据处理和分析的效率和准确性，帮助揭示酒店订单预订数据的潜在模式和结构，进而支持决策和优化酒店管理。
本实施例中，酒店订单预订数据子矩阵进行非负矩阵转换，生成酒店订单预订数据非负子矩阵。针对酒店订单预订数据的子矩阵，进行非负矩阵转换。非负矩阵转换是将矩阵中的负值转变为非负值的操作。这样可以满足非负矩阵分解的要求，因为非负矩阵分解需要对非负数据进行处理。通过非负矩阵转换，生成酒店订单预订数据的非负子矩阵，即所有元素均为非负值的子矩阵。利用矩阵分解法对酒店订单预订数据非负子矩阵进行矩阵初始化，生成原始数据子矩阵。采用矩阵分解法对酒店订单预订数据的非负子矩阵进行矩阵初始化。矩阵初始化是为了得到原始数据的初始矩阵表示，以便进行后续的非负矩阵分解。通过选择适当的矩阵分解算法和参数设置，对非负子矩阵进行矩阵初始化，生成原始数据的子矩阵。对原始数据子矩阵进行非负矩阵分解，生成主成分矩阵以及最小误差矩阵。对原始数据的子矩阵进行非负矩阵分解。非负矩阵分解是将原始数据子矩阵分解为主成分矩阵和最小误差矩阵的过程。通过选择合适的非负矩阵分解算法，如乘法更新规则或梯度下降算法，对原始数据子矩阵进行非负矩阵分解，得到主成分矩阵和最小误差矩阵。主成分矩阵包含了子矩阵中的主要特征和模式，而最小误差矩阵包含了分解过程中产生的误差。
在实施例中，步骤S5的具体步骤：
步骤S51：利用卷积神经网络对酒店订单预订数据特征矩阵投影图进行卷积预处理，生成酒店订单预订数据特征样本集；
步骤S52：利用超像素算法对酒店订单预订数据特征样本集进行卷积数据切割，生成酒店订单预订数据卷积特征序列；
步骤S53：利用膨胀卷积算法对酒店订单预订数据卷积特征序列进行边缘特征加强处理，生成酒店订单预订数据卷积特征网络；
步骤S54：利用多尺度采样算法对酒店订单预订数据卷积特征网络进行空间金字塔池化多层采样，生成酒店订单预订数据卷积特征图；
步骤S55：基于组合分类器算法利用组合分类器加权综合计算公式对酒店订单预订数据卷积特征图进行数据挖掘算法建模，生成酒店订单预订数据卷积特征模型；
本发明通过卷积神经网络对酒店订单预订数据特征矩阵投影图进行卷积预处理，生成酒店订单预订数据特征样本集，卷积神经网络能够通过卷积操作提取数据特征，包括空间上的局部特征和跨通道的关联特征。这有助于捕捉酒店订单预订数据中的重要模式、结构和相关信息，卷积层的激活函数能够引入非线性变换，使得酒店订单预订数据的表示更加丰富和复杂，能够更好地刻画数据的特征，卷积神经网络通过参数共享机制，减少了需要学习的参数量，以及模型训练和推理的计算开销。这使得模型具有较强的泛化能力和高效性能，利用超像素算法对酒店订单预订数据特征样本集进行卷积数据切割，生成酒店订单预订数据卷积特征序列，超像素算法能够将酒店订单预订数据拆分为具有一定连续性的超像素区域，从而将数据划分为更小的部分。这有助于减少数据规模和提取更精细的特征，通过对每个超像素区域提取卷积特征，得到酒店订单预订数据的卷积特征序列。这样的序列表示能够保持数据的局部结构和上下文关系，并为后续处理步骤提供更丰富的信息，利用膨胀卷积算法对酒店订单预订数据卷积特征序列进行边缘特征加强处理，生成酒店订单预订数据卷积特征网络，膨胀卷积算法通过设置不同的膨胀率，可以增强卷积特征图像中的边缘特征。这有助于更好地捕获酒店订单预订数据中的边缘结构和边界信息，膨胀卷积算法在不同的膨胀率下进行卷积操作，可以建立不同大小感受野的上下文关联。这有助于处理酒店订单预订数据中的长程依赖关系，提取更全局的特征，利用多尺度采样算法对酒店订单预订数据卷积特征网络进行空间金字塔池化多层采样，生成酒店订单预订数据卷积特征图，多尺度采样算法能够通过不同尺度的窗口进行特征提取，捕捉酒店订单预订数据中的不同层次和尺度的信息。这有助于增强模型对数据的多层次感知能力，通过空间金字塔池化操作，能够对不同尺度的特征图像进行池化，提取图像的全局信息和局部细节。这有助于融合多尺度信息，生成具有丰富上下文的酒店订单预订数据卷积特征图，基于组合分类器算法利用组合分类器加权综合计算公式对酒店订单预订数据卷积特征图进行数据挖掘算法建模，生成酒店订单预订数据卷积特征模型，组合分类器算法能够将多个基分类器的输出进行综合，提高分类准确度和泛化能力。这有助于更准确地预测酒店订单预订数据的类别或进行相关的数据挖掘任务，通过对各个基分类器的输出进行加权综合计算，可以根据分类器的性能和置信度赋予不同的权重。这有助于更好地利用基分类器的优势，提高整体模型的性能和鲁棒性，基于组合分类器的综合输出，可以进行进一步的数据挖掘算法建模，例如聚类、分类、预测等任务。这有助于对酒店订单预订数据进行更深入的分析和预测，提供有关数据的洞察和决策支持，这些效果共同促进了酒店订单预订数据的特征表达、模式识别和建模，提高了数据处理、分析和挖掘的准确性和能力，为酒店管理决策和优化提供支持。
本实施例中，利用卷积神经网络对酒店订单预订数据特征矩阵投影图进行卷积预处理，生成酒店订单预订数据特征样本集，使用卷积神经网络(CNN)对酒店订单预订数据的特征矩阵投影图进行卷积预处理。卷积神经网络是一种能够有效提取图像或矩阵数据中的特征的神经网络模型。通过在神经网络中引入卷积层、池化层等操作，对特征矩阵进行卷积操作，提取出数据的局部特征。这样生成的特征样本集可以用于后续的数据处理和分析。利用超像素算法对酒店订单预订数据特征样本集进行卷积数据切割，生成酒店订单预订数据卷积特征序列，采用超像素算法对酒店订单预订数据的特征样本集进行卷积数据切割。超像素算法是一种用于将图像或数据集分割成多个相似区域的算法。通过对特征样本集进行卷积数据切割，可以将数据进一步分割成多个卷积特征序列，每个序列代表一个局部区域的特征。利用膨胀卷积算法对酒店订单预订数据卷积特征序列进行边缘特征加强处理，生成酒店订单预订数据卷积特征网络，使用膨胀卷积算法对酒店订单预订数据的卷积特征序列进行边缘特征加强处理。膨胀卷积是卷积神经网络中的一种操作，它通过在卷积核中设置不同的膨胀率，可以更好地捕捉图像中的边缘和纹理特征。通过膨胀卷积算法处理卷积特征序列，可以增强数据中的边缘特征，并生成新的卷积特征网络。利用多尺度采样算法对酒店订单预订数据卷积特征网络进行空间金字塔池化多层采样，生成酒店订单预订数据卷积特征图。使用多尺度采样算法对酒店订单预订数据的卷积特征网络进行空间金字塔池化多层采样。多尺度采样是一种针对多尺度输入数据的处理方法，通过在不同尺度上对数据进行池化操作，可以提取不同尺度下的特征。在这个步骤中，对卷积特征网络进行多层的池化操作，生成酒店订单预订数据的卷积特征图。基于组合分类器算法利用组合分类器加权综合计算公式对酒店订单预订数据卷积特征图进行数据挖掘算法建模，生成酒店订单预订数据卷积特征模型。基于组合分类器算法，利用组合分类器加权综合计算公式对酒店订单预订数据的卷积特征图进行数据挖掘算法建模。组合分类器是一种将多个单独分类器结合起来进行集成学习的方法。在这个步骤中，通过使用加权综合计算公式，将多个分类器对卷积特征图进行加权组合，生成酒店订单预订数据的卷积特征模型。这个模型可以用于预测、分类或其他数据挖掘任务。
在本实施例中，步骤S55中的组合分类器加权综合计算公式具体为：
其中，f(x)为组合分类器权重系数，i为第i个基分类器，n为基分类器的数量，tx为第i个基分类器在组合分类器中的权重，hi为第i个基分类器对权重的预测值，x为输入初始基分类器的样本值，m为基分类器对结果值的预测结果的和，vi为第i个基分类器对结果值的预测结果，gi为第i个基分类器预测的正确率，N为分类结果的数量，vjk为第j个基分类器对第k个基分类器的权重，hk为第k个基分类器对样本的分类结果，hk(x)为样本(x)在第k个基分类器的取值。
本发明通过表示基分类器权重系数乘以每个基分类器对权重的预测值的总和。通过对各个基分类器的预测值进行加权求和，可以捕捉到每个基分类器对最终组合分类器的贡献程度。这有益于对不同基分类器的预测能力进行综合考量。通过表示基分类器对结果值的预测结果和分类结果数量的乘积相乘并开平方根。它可以考虑基分类器对结果值的预测结果和分类结果数量之间的平衡关系。这有益于根据分类结果的数量和每个分类结果的预测准确性来调整最终的权重。利用/>Sigmoid函数将基分类器权重的预测值进行映射，将预测值转化为范围在0到1之间的概率值。这有益于将预测值归一化，使得它们可以代表各个基分类器的权重影响程度，并且可以通过概率值的方式进行解释和理解。通过/>表示基分类器对样本的分类结果乘以基分类器之间的权重。这可以考虑到不同基分类器之间的相互作用和依赖关系，进一步调整最终的权重。公式通过综合考虑基分类器的权重预测、结果预测、正确率、数量以及样本分类结果等因素，对组合分类器的权重系数进行计算和调整。这有益于更全面地评估基分类器的贡献、平衡不同因素，进而改善组合分类器的性能和准确性。
在本实施例中，步骤S6的具体步骤：
步骤S61：利用对称加密算法对酒店订单预订数据卷积特征模型进行数据密文转换，生成酒店订单预订数据对称加密密文；
步骤S62：利用酒店订单预订对称加密计算公式对酒店订单预订数据对称加密密文进行对称加密，生成酒店订单预订数据对称加密数据；
步骤S63：利用线性规划法对酒店订单预订数据对称加密数据进行网络调度切片，生成多个酒店订单预订数据对称加密数据切片；
步骤S64：将酒店订单预订数据对称加密数据切片上传至酒店智能预订系统，实现酒店预订数据管理；
本发明通过对称加密算法对酒店订单预订数据进行数据密文转换，可以确保数据在传输和存储过程中的机密性。对称加密算法使用相同的密钥来进行加密和解密操作，因此只有持有正确密钥的人才能够解密和查看原始数据，提高了数据的安全性，通过对称加密算法对订单数据进行加密，确保数据在传输和存储过程中的机密性，防止未经授权的访问和信息泄漏，利用酒店订单预订对称加密计算公式对酒店订单预订数据进行对称加密，进一步加强了数据的保密性。这意味着即使在数据传输过程中被拦截，攻击者也无法获得有用的信息，因为他们没有正确的解密密钥，利用线性规划法对酒店订单预订数据对称加密数据进行网络调度切片，将数据分割成多个小片段。通过将数据切片和网络调度，提高了数据传输的效率和速度，减少了网络拥塞和传输延迟，这样做的好处是可以减少单个数据包的大小，提高数据传输的效率，并且能够将数据传输负载分散到不同的网络路径上，提高系统的可靠性和稳定性将酒店订单预订数据对称加密数据切片上传至酒店智能预订系统，实现酒店预订数据的管理。通过对数据进行加密和切片处理，确保了数据的安全性和完整性。酒店智能预订系统可以对这些数据进行管理和处理，同时也能够为酒店订单预订提供必要的服务，将加密切片的数据上传至酒店智能预订系统，可以实现对酒店预订数据的管理和服务，提供必要的功能和信息支持。
本实施例中，利用对称加密算法对酒店订单预订数据卷积特征模型进行数据密文转换，生成酒店订单预订数据对称加密密文，使用对称加密算法对酒店订单预订数据的卷积特征模型进行数据密文转换。对称加密算法是一种加密算法，在加密和解密过程中使用相同的密钥。通过对卷积特征模型进行数据密文转换，可以将数据转化为不可读的密文形式，提高数据的安全性。利用酒店订单预订对称加密计算公式对酒店订单预订数据对称加密密文进行对称加密，生成酒店订单预订数据对称加密数据，利用酒店订单预订对称加密计算公式对酒店订单预订数据对称加密密文进行对称加密，生成酒店订单预订数据对称加密数据利用线性规划法对酒店订单预订数据对称加密数据进行网络调度切片，生成多个酒店订单预订数据对称加密数据切片。利用线性规划法对酒店订单预订数据的对称加密数据进行网络调度切片。线性规划法是一种优化算法，用于在给定限制条件下优化某个目标函数。通过对对称加密数据进行网络调度切片，可以将数据切割成多个片段，以提高数据传输的效率和安全性。将酒店订单预订数据对称加密数据切片上传至酒店智能预订系统，实现酒店预订数据管理。将酒店订单预订数据的对称加密数据切片上传至酒店智能预订系统。这个平台提供对数据进行管理和存储的功能，可以确保数据的安全性和可靠性。通过将加密数据切片上传到服务平台，实现了对酒店预订数据的管理和传输。
在本实施例中，步骤S62中的酒店订单预订对称加密计算公式具体为：
其中，Encpk(x)表示使用公钥pk对输入数据(x)进行对称加密得到的加密结果，(x)为输入模型的数据密文，gi为对称加密算法加密密钥的生成元，ri为加密算法随机选取的有基数，bi为一个特定幂次幂的模数，h(x)为哈希函数值，r0为哈希函数随机数，h(x)r0为模型明文数据通过输入哈希函数得到的哈希值，m1为加密所取的第一段密文，uim1为第一段密文构建加密密钥的生成元，hri为随机选取的有基数的哈希函数值，m2为加密所取的第一段密文，(uim1*m2)为第一段密文与第二段密文的生成元的权重系数，hr1*m2为第二段密文基于随机选取的有基数的哈希函数值。
本发明通过表示对称加密密钥的生成元ui的随机选择ri幂次幂模数bi和哈希函数值h(x)的乘积。通过对这些值进行幂运算和乘法，可以使每个加密密钥的生成元和哈希函数值以特定方式参与加密过程。这有助于增加加密的随机性和安全性。通过/>表示第一段密文和第二段密文之间的生成元权重系数，以及随机选取的有基数的哈希函数值的平方根。通过对这些值进行乘法和除法运算，可以调整不同部分的权重，以保持一定的平衡。这有助于确保加密结果的稳定性和可靠性。利用(hr1*m2)表示第二段密文基于随机选取的有基数的哈希函数值。通过使用不同的基数和随机数，可以增加哈希函数的随机性，提高对数据的保护能力。这有助于保护密文数据的完整性和安全性。
在本实施例中，提供了一种基于循环卷积网络的智能预订数据处理方法及系统，包括：
信息采集模块，基于酒店智能预订系统获取酒店订单数据；利用身份认定模块对客户进行身份数据预录入，获取用户身份识别数据，身份认定模块包括人脸识别摄像头及指纹识别仪；利用集成学习算法对酒店订单数据及客户身份识别数据进行数据集成，生成第一酒店订单预订数据集；
身份认定模块，利用图像几何结构法对用户身份识别数据进行面部阈值切割，生成第一面部图像以及第二面部图像；利用人脸识别技术对第一面部图像以及第二面部图像进行面部特征点标记，生成面部特征点间距数据；基于用户身份识别数据对面部特征点间距数据及用户身份识别数据对客户进行客户身份认定，生成客户身份认定数据；
数据可视化模块，利用双向绑定算法对酒店订单预订数据可交互视图及客户身份认定数据进行数据绑定，生成第二酒店订单预订数据集；利用深度学习算法对第二酒店订单预订数据集进行交互式可视化处理，生成酒店订单预订数据可交互视图；
矩阵分解模块，利用矩阵分解法对酒店订单预订数据可交互视图进行视觉投影，生成酒店订单预订数据特征矩阵投影图；
特征模型模块，利用循环卷积网络对酒店订单预订数据特征矩阵投影图进行膨胀卷积及多尺度采样，生成酒店智能预订卷积特征模型；
模型加密模块，利用对称加密算法对酒店智能预订卷积特征模型进行对称加密，生成酒店智能预订卷积特征加密模型；利用线性规划法将酒店智能预订卷积特征加密模型上传至酒店智能预订系统，实现酒店预订数据管理。
本发明通过建立基于循环卷积网络的智能预订数据处理方法及系统，通过集成学习算法、人脸识别技术以及数据集成和处理方法，系统能够自动获取和处理酒店订单数据，实现客户身份认定，并生成完整的预订数据集。这样可以大大减少人工操作和时间，提高处理效率。通过身份认定模块中的人脸识别摄像头和指纹识别仪，系统可以确保客户身份的准确性和安全性，可以预先录取客户的身份数据，以后每次预订时都可以通过验证客户的身份信息，从而防止身份欺骗和非法预订，通过对客户的面部特征点标记和间距数据的生成，系统能够实现面部特征的识别和比对，进一步识别客户身份。这为酒店提供了个性化服务的机会，根据客户的偏好和需求，做出相应的推荐和定制，提升用户体验。通过双向绑定算法和深度学习算法的应用，系统能够将订单数据和身份认定数据进行数据绑定，生成可交互的酒店订单预订数据可视化视图。这样的视图可以帮助酒店管理人员更直观地了解订单和客户信息，做出相应的决策和调整，通过矩阵分解法和循环卷积网络的应用，系统可以对可交互视图进行进一步处理和分析，生成酒店订单预订数据的特征矩阵投影图以及智能预订卷积特征模型。这样的数据挖掘和模型建立能够提供更深入的洞察和预测能力，为酒店优化房间分配和定价策略提供支持。通过对称加密算法和线性规划的应用，系统对智能预订卷积特征模型进行加密和保护，并上传至酒店智能预订系统，保障了数据的安全和机密性。这对于客户的个人信息和酒店的经营数据具有重要意义，同时也符合相关的隐私法规和规范。酒店智能预订系统通过自动化处理、身份认定、个性化服务、数据可视化、数据挖掘和保护等步骤，能够提升预订处理效率、安全性和用户体验，帮助酒店管理人员做出更好的决策和优化经营策略。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。
应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。
上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (7)

1.一种基于循环卷积网络的智能预订数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：基于酒店智能预订系统获取酒店订单数据；利用身份认定模块对客户进行身份数据预录入，获取用户身份识别数据，身份认定模块包括人脸识别摄像头及指纹识别仪；利用集成学习算法对酒店订单数据及客户身份识别数据进行数据集成，生成第一酒店订单预订数据集；
步骤S2：利用图像几何结构法对用户身份识别数据进行面部阈值切割，生成第一面部图像以及第二面部图像；利用人脸识别技术对第一面部图像以及第二面部图像进行面部特征点标记，生成面部特征点间距数据；基于用户身份识别数据对面部特征点间距数据及用户身份识别数据对客户进行客户身份认定，生成客户身份认定数据；
步骤S3：利用双向绑定算法对酒店订单预订数据可交互视图及客户身份认定数据进行数据绑定，生成第二酒店订单预订数据集；利用深度学习算法对第二酒店订单预订数据集进行交互式可视化处理，生成酒店订单预订数据可交互视图；
步骤S4：利用矩阵分解法对酒店订单预订数据可交互视图进行视觉投影，生成酒店订单预订数据特征矩阵投影图；步骤S4的具体步骤为：
步骤S41：对酒店订单预订数据可交互视图进行数据预处理，生成酒店订单预订数据预处理管道，数据预处理包括清洗、整合以及标准化；
步骤S42：利用自适应划分法对酒店订单预订数据预处理管道进行矩阵划分，获得多个酒店订单预订数据子矩阵；
步骤S43：利用矩阵分解法对酒店订单预订数据子矩阵进行非负矩阵分解，生成主成分矩阵以及最小误差矩阵；步骤S43的具体步骤为：
步骤S431：对酒店订单预订数据子矩阵进行非负矩阵转换，生成酒店订单预订数据非负子矩阵；
步骤S432：利用矩阵分解法对酒店订单预订数据非负子矩阵进行矩阵初始化，生成原始数据子矩阵；
步骤S433：对原始数据子矩阵进行非负矩阵分解，生成主成分矩阵以及最小误差矩阵；
步骤S44：根据主成分矩阵以及最小误差矩阵进行特征提取，生成酒店订单预订数据特征权重矩阵；
步骤S45：利用应用视觉投影法对酒店订单预订数据特征权重矩阵进行视觉投影，生成酒店订单预订数据特征矩阵投影图；
步骤S5：利用循环卷积网络对酒店订单预订数据特征矩阵投影图进行膨胀卷积及多尺度采样，生成酒店智能预订卷积特征模型；步骤S5包括以下步骤：
步骤S51：利用卷积神经网络对酒店订单预订数据特征矩阵投影图进行卷积预处理，生成酒店订单预订数据特征样本集；
步骤S52：利用超像素算法对酒店订单预订数据特征样本集进行卷积数据切割，生成酒店订单预订数据卷积特征序列；
步骤S53：利用膨胀卷积算法对酒店订单预订数据卷积特征序列进行边缘特征加强处理，生成酒店订单预订数据卷积特征网络；
步骤S54：利用多尺度采样算法对酒店订单预订数据卷积特征网络进行空间金字塔池化多层采样，生成酒店订单预订数据卷积特征图；
步骤S55：基于组合分类器算法利用组合分类器加权综合计算公式对酒店订单预订数据卷积特征图进行数据挖掘算法建模，生成酒店订单预订数据卷积特征模型；其中，步骤S55的组合分类器加权综合计算公式具体为：
其中，f(x)为组合分类器权重系数，i为第i个基分类器，n为基分类器的数量，ti为第i个基分类器在组合分类器中的权重，hi为第i个基分类器对权重的预测值，x为输入初始基分类器的样本值，m为基分类器对结果值的预测结果的和，vi为第i个基分类器对结果值的预测结果，gi为第i个基分类器预测的正确率，N为分类结果的数量，vjk为第j个基分类器对第k个基分类器的权重，hk为第k个基分类器对样本的分类结果，hk(x)为样本(x)在第k个基分类器的取值；
步骤S6：利用对称加密算法对酒店智能预订卷积特征模型进行对称加密，生成酒店智能预订卷积特征加密模型；利用线性规划法将酒店智能预订卷积特征加密模型上传至酒店智能预订系统，实现酒店预订数据管理。
2.根据权利要求1所述的基于循环卷积网络的智能预订数据处理方法，其特征在于，步骤S1的具体步骤为：
步骤S11：基于酒店智能预订系统获取酒店订单数据，酒店订单数据包括客户信息数据、客户预订数据、客户入住信息数据、客户付款信息数据及客户需求信息数据；
步骤S12：利用身份认定模块对客户进行身份数据预录入，获取客户身份识别数据，身份认定模块包括人脸识别摄像头、指纹识别仪及密码验证模块，客户身份识别数据包括初始客户人脸图像、客户指纹识别数据及客户客房密码；
步骤S13：利用特征提取算法对酒店订单数据及用户身份识别数据进行特征提取，生成酒店订单预订特征数据；
步骤S14：利用集成学习算法对酒店订单预订特征数据进行数据集成，生成第一酒店订单预订数据集。
3.根据权利要求2所述的基于循环卷积网络的智能预订数据处理方法，其特征在于，步骤S12的具体步骤为：
步骤S121：利用人脸识别摄像头对客户进行面部扫描，获取初始客户人脸图像；
步骤S122：利用指纹识别仪对客户进行指纹扫描，获取客户指纹识别数据；
步骤S123：客户基于密码验证模块进行客房密码设置，生成客户客房密码。
4.根据权利要求3所述的基于循环卷积网络的智能预订数据处理方法，其特征在于，步骤S2的具体步骤为：
步骤S21：利用图像几何结构法对用户身份识别数据进行上下面部阈值切割，生成上面部初始图像及下面部初始图像；
步骤S22：利用直方图均衡化算法对上面部初始图像及下面部初始图像进行图像灰度级均匀化分布处理，生成第一面部图像以及第二面部图像；
步骤S23：利用人脸识别技术对第一面部图像以及第二面部图像进行特征数据提取，生成面部特征数据；
步骤S24：利用特征点检测算法对面部特征数据进行面部特征点标记，生成面部特征点坐标数据；
步骤S25：利用五官间距权重特征数据计算公式对面部特征点坐标数据进行五官间距计算，生成面部特征点权重间距数据；
步骤S26：基于用户身份识别数据对面部特征点间距数据及客户指纹识别数据对客户进行客户身份认定，生成客户身份认定数据；
其中，步骤S25中的五官间距权重特征数据计算公式具体为：
其中，W五官间距特征权重系数，d为两眼间距距离，x为两眼间距距离和头宽的比值，y为鼻梁之间和眼睛周长的比值，α为两眼与脸垂直线的夹角，θ为脸部倾斜角度，β为嘴巴中心点到鼻尖的垂直距离，λ为下巴到鼻基底的距离。
5.根据权利要求4所述的基于循环卷积网络的智能预订数据处理方法，其特征在于，步骤S3的具体步骤为：
步骤S31：利用双向绑定算法对酒店订单预订数据可交互视图进行绑定框架预设，生成酒店订单预订数据双向绑定框架；
步骤S32：利用酒店订单预订数据双向绑定框架对酒店订单预订数据可交互视图与客户身份认定数据进行数据框架绑定，生成第二酒店订单预订数据集；
步骤S33：利用关联规则学习算法对第二酒店订单预订数据集进行频繁项集挖掘，生成酒店订单预订数据特征向量；
步骤S34：对酒店订单预订数据特征向量进行数据可视化处理，生成酒店订单预订数据特征可视化视图；
步骤S35：用JavaScript库对酒店订单预订数据特征可视化视图进行交互化处理，生成酒店订单预订数据特征可交互视图。
6.根据权利要求5所述的基于循环卷积网络的智能预订数据处理方法，其特征在于，步骤S6的具体步骤为：
步骤S61：利用对称加密算法对酒店订单预订数据卷积特征模型进行数据密文转换，生成酒店订单预订数据对称加密密文；
步骤S62：利用酒店订单预订对称加密计算公式对酒店订单预订数据对称加密密文进行对称加密，生成酒店订单预订数据对称加密数据；
步骤S63：利用线性规划法对酒店订单预订数据对称加密数据进行网络调度切片，生成多个酒店订单预订数据对称加密数据切片；
步骤S64：将酒店订单预订数据对称加密数据切片上传至酒店智能预订系统，实现酒店预订数据管理；
其中，步骤S62的酒店订单预订对称加密计算公式具体为：
其中，Encpk(x)表示使用公钥pk对输入数据(x)进行对称加密得到的加密结果，(x)为输入模型的数据密文，gi为对称加密算法加密密钥的生成元，ri为加密算法随机选取的有基数，bi为一个特定幂次幂的模数，h(x)为哈希函数值，r0为哈希函数随机数，h(x)r0为模型明文数据通过输入哈希函数得到的哈希值，m1为加密所取的第一段密文，uim1为第一段密文构建加密密钥的生成元，hri为随机选取的有基数的哈希函数值，m2为加密所取的第一段密文，(uim1*m2)为第一段密文与第二段密文的生成元的权重系数，hr1*m2为第二段密文基于随机选取的有基数的哈希函数值。
7.一种基于循环卷积网络的智能预订数据处理系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的基于循环卷积网络的智能预订数据处理方法，包括：
信息采集模块，基于酒店智能预订系统获取酒店订单数据；利用身份认定模块对客户进行身份数据预录入，获取用户身份识别数据，身份认定模块包括人脸识别摄像头及指纹识别仪；利用集成学习算法对酒店订单数据及客户身份识别数据进行数据集成，生成第一酒店订单预订数据集；
身份认定模块，利用图像几何结构法对用户身份识别数据进行面部阈值切割，生成第一面部图像以及第二面部图像；利用人脸识别技术对第一面部图像以及第二面部图像进行面部特征点标记，生成面部特征点间距数据；基于用户身份识别数据对面部特征点间距数据及用户身份识别数据对客户进行客户身份认定，生成客户身份认定数据；
数据可视化模块，利用双向绑定算法对酒店订单预订数据可交互视图及客户身份认定数据进行数据绑定，生成第二酒店订单预订数据集；利用深度学习算法对第二酒店订单预订数据集进行交互式可视化处理，生成酒店订单预订数据可交互视图；
矩阵分解模块，利用矩阵分解法对酒店订单预订数据可交互视图进行视觉投影，生成酒店订单预订数据特征矩阵投影图；
特征模型模块，利用循环卷积网络对酒店订单预订数据特征矩阵投影图进行膨胀卷积及多尺度采样，生成酒店智能预订卷积特征模型；
模型加密模块，利用对称加密算法对酒店智能预订卷积特征模型进行对称加密，生成酒店智能预订卷积特征加密模型；利用线性规划法将酒店智能预订卷积特征加密模型上传至酒店智能预订系统，实现酒店预订数据管理。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116993504B (zh) * 2023-09-25 2023-12-29 湖南华菱电子商务有限公司 一种钢材交易信息服务平台及交易数据处理方法

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104850653A (zh) * 2015-06-03 2015-08-19 江苏马上游科技股份有限公司 一种基于流式数据挖掘的游客流量短时及趋势预测系统
CN105913343A (zh) * 2016-04-08 2016-08-31 四川省亚丁胡杨人力资源集团有限公司 一种基于移动互联网服务应用的服务监督系统
CN107133679A (zh) * 2017-04-28 2017-09-05 柳州市啪啪微订网络科技有限公司 一种酒店网络预定系统
KR20190001239A (ko) * 2017-06-27 2019-01-04 주식회사 에스티씨 안면인식 정보를 이용한 호텔 객실 관리 시스템 및 호텔 객실 관리 방법
CN111213163A (zh) * 2017-06-08 2020-05-29 深圳市创富金科技有限公司 一种智能酒店管理方法及系统
CN111612489A (zh) * 2019-02-25 2020-09-01 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 订单量的预测方法、装置及电子设备
WO2021042842A1 (zh) * 2019-09-06 2021-03-11 平安科技（深圳）有限公司 基于ai面试系统的面试方法、装置和计算机设备
CN114140188A (zh) * 2021-11-03 2022-03-04 深圳市富途网络科技有限公司 虚拟订单的处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN116029396A (zh) * 2022-12-12 2023-04-28 广州玩么网络科技有限公司 一种基于互联网的酒店查询预定方法及查询系统

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090299777A1 (en) * 2008-05-30 2009-12-03 Hersh Silberman Hotel reservation system without check-in
US10586251B2 (en) * 2012-02-24 2020-03-10 Netclearance Systems, Inc. Consumer interaction using proximity events

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104850653A (zh) * 2015-06-03 2015-08-19 江苏马上游科技股份有限公司 一种基于流式数据挖掘的游客流量短时及趋势预测系统
CN105913343A (zh) * 2016-04-08 2016-08-31 四川省亚丁胡杨人力资源集团有限公司 一种基于移动互联网服务应用的服务监督系统
CN107133679A (zh) * 2017-04-28 2017-09-05 柳州市啪啪微订网络科技有限公司 一种酒店网络预定系统
CN111213163A (zh) * 2017-06-08 2020-05-29 深圳市创富金科技有限公司 一种智能酒店管理方法及系统
KR20190001239A (ko) * 2017-06-27 2019-01-04 주식회사 에스티씨 안면인식 정보를 이용한 호텔 객실 관리 시스템 및 호텔 객실 관리 방법
CN111612489A (zh) * 2019-02-25 2020-09-01 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 订单量的预测方法、装置及电子设备
WO2021042842A1 (zh) * 2019-09-06 2021-03-11 平安科技（深圳）有限公司 基于ai面试系统的面试方法、装置和计算机设备
CN114140188A (zh) * 2021-11-03 2022-03-04 深圳市富途网络科技有限公司 虚拟订单的处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN116029396A (zh) * 2022-12-12 2023-04-28 广州玩么网络科技有限公司 一种基于互联网的酒店查询预定方法及查询系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Vehicle Face Detection Based on Cascaded Convolutional Neural Networks;Jing, S;《 2019 CHINESE AUTOMATION CONGRESS (CAC2019)》;5149-5152 *
基于卷积神经网络的英语点餐机器人智能交互研究;魏文萍;《自动化与仪器仪表》(第273期);第252-256页 *

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