CN117495494B - 基于数据分析的异常酒店订单识别方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及数据处理领域，尤其涉及基于数据分析的异常酒店订单识别方法及系统，包括：信息获取模块，用以对酒店订单信息进行识别处理以输出酒店订单特征信息；稳定性监测模块，用以在判定订单生成系统的稳定性低于允许范围时对数据传输的频率进行调节；订单审核模块，根据订单审核的全面性低于允许范围时对审核的数据类型的数量进行调节，时效性监测模块，根据下单信息传输的延迟时长对审核的数据类型的数量进行二次调节；订单信息传输监测模块，用以在根据订单传输有效性低于允许范围时，对所述数据传输的频率进行二次调节。本发明实现了识别的稳定性和订单审核的有效性的提高。

Description

基于数据分析的异常酒店订单识别方法及系统

技术领域

本发明涉及数据处理领域，尤其涉及基于数据分析的异常酒店订单识别方法及系统。

背景技术

随着中国使用互联网人数的增加，以及在线酒店预订市场和出入境旅游慢慢走向成熟，中国已经成为此块业务发展的首选，以填补中国旅游市场内高端商旅市场和境外酒店信息资源及服务的空缺，酒店预订把传统的酒店预订业务与互联网充分结合起来，形成了一套完整的网上酒店预订系统，并在国内地区占有一定的地位，随着业务的发展异常订单层出不穷，为了使用户得到更好的体验，异常酒店订单识别的问题变得越来越重要。

中国专利公开号：CN113887927A公开了酒店订单数据的处理方法、设备和介质，所述方法包括步骤将所述酒店订单数据分成若干酒店订单数据组；将每一酒店订单数据组分别分配至对应的报表处理服务器，以通过所述报表处理服务器对所述酒店订单数据执行数据处理并得到数据处理结果；将每一所述报表处理服务器输出的所述数据处理结果分别输出至报表结果服务器，以通过所述报表结果服务器基于预设整合规则对若干所述数据处理结果进行整合处理并得到酒店订单处理结果。本发明通过若干数据组在其所对应的服务器运行，并将运行结果存储至数据库。本发明通过将数据分配到不同的服务器中，加快了计算的速度，也可通过增加服务器对于系统进行拓展，简单方便。由此可见，所述酒店订单数据的处理方法、设备和介质存在由于数据传输的频率不准确和审核的数据类型的数量不全导致的识别的稳定性和订单审核的有效性下降的问题。

发明内容

为此，本发明提供基于数据分析的异常酒店订单识别方法及系统，用以克服现有技术中由于数据传输的频率不准确和审核的数据类型的数量不全导致的识别的稳定性和订单审核的有效性下降的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种基于数据分析的异常酒店订单识别系统，其特征在于，包括：信息获取模块，用以对酒店订单信息进行识别处理以输出酒店订单特征信息，所述酒店订单特征信息包括订单完成的数量占比、虚假订单的数量占比、下单信息传输的延迟时长以及若干周期内的平均退单量；稳定性监测模块，其与所述信息获取模块相连，用以在根据订单完成的数量占比判定订单生成系统的稳定性低于允许范围时，对数据传输的频率进行调节，或，触发对订单审核的有效性进行判定的第一控制信号；订单审核模块，其分别与所述信息获取模块和所述稳定性监测模块相连，用以在对所述第一控制信号产生响应时根据虚假订单的数量占比判定订单审核的全面性低于允许范围时，对审核的数据类型的数量进行调节；时效性监测模块，其与所述信息获取模块和所述订单审核模块相连，用以在对审核的数据类型的数量进行调节后，根据下单信息传输的延迟时长判定数据传输的时效性低于允许范围时，对审核的数据类型的数量进行二次调节；

订单信息传输监测模块，其分别与所述信息获取模块和所述稳定性监测模块相连，用以在根据对所述数据传输的频率进行调节后的若干周期内的平均退单量判定订单信息传输有效性低于允许范围时，对所述数据传输的频率进行二次调节。

进一步地，所述信息获取模块包括：

信息识别组件，其与所述订单生成系统相连，用以对所述酒店订单信息进行识别；

计算组件，其与所述信息识别组件相连，用以对所述酒店订单信息进行分析计算以输出酒店订单特征信息；

其中，所述酒店订单信息包括订单完成的数量、订单总数量、虚假订单数量、用户退单数量以及客户投诉数量。

进一步地，所述稳定性监测模块包括：

稳定性判定组件，用以在满足预设第一占比条件或预设第二占比条件时判定订单生成系统的稳定性低于允许范围；

第一频率调节组件，其与所述稳定性判定组件相连，用以在单独触发预设第一占比条件下根据订单完成的数量占比与预设第一占比的差值对数据传输的频率进行调升。

进一步地，所述预设第一占比条件为订单完成的数量占比大于预设第一占比且小于等于预设第二占比；预设第二占比条件为，订单完成的数量占比大于等于预设第二占比；所述预设第一占比小于预设第二占比。

进一步地，所述订单审核模块包括：

审核有效性判定组件，用以在满足预设第二占比条件下初步判定订单审核的有效性低于允许范围，并在满足预设数量占比条件下二次判定订单审核的有效性低于允许范围；

第一数量调节组件，其与所述审核有效性判定组件相连，用以在触发预设数量占比条件下根据虚假订单的数量占比与预设数量占比的差值对审核的数据类型的数量进行扩展。

进一步地，所述预设数量占比条件为虚假订单的数量占比大于预设数量占比。

进一步地，所述时效性监测模块包括：

时效性判定组件，用以在满足预设差值条件下判定数据传输的时效性低于允许范围；

第二数量调节组件，其与所述时效性判定组件相连，用以在预设差值条件下根据下单信息传输的延迟时长对审核的数据类型的数量进行缩小，

其中，所述预设差值条件为所述下单信息传输的延迟时长大于预设差值。

进一步地，所述订单信息传输监测模块包括：

传输有效性判定组件，用以在满足预设平均数量条件下判定订单信息传输的有效性低于允许范围；

第二频率调节组件，其与所述传输有效性判定组件相连，用以在预设平均量条件下根据若干周期内的平均退单量与预设平均数量的差值对数据传输的频率进行调小。

进一步地，所述预设平均量条件为若干周期内的平均退单量大于预设平均量。

进一步地，本发明还提供一种基于数据分析的异常酒店订单识别方法，包括：

步骤S1，对酒店订单信息进行识别处理以输出酒店订单特征信息，所述订单特征信息包括订单完成的数量占比、虚假订单的数量占比、下单信息传输的延迟时长以及若干周期内的平均退单量；

步骤S2，若基于所述订单完成的数量占比判定订单生成系统的稳定性低于允许范围，并对数据传输的频率进行调节；

步骤S3，若基于所述虚假订单的数量占比判定订单审核的全面性低于允许范围，并对审核的数据类型的数量进行调节；

步骤S4，若基于对所述审核的数据类型的数量进行调节后的下单信息传输的延迟时长判定数据传输的时效性低于允许范围时，对审核的数据类型的数量进行二次调节；

步骤S5，若基于对所述数据传输的频率进行调节后的若干周期内的平均退单量判定订单信息传输的有效性低于允许范围，并对数据传输的频率进行二次调节。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于，本发明所述异常订单识别系统，通过设置信息获取模块、稳定性监测模块、订单审核模块、时效性监测模块以及订单信息传输监测模块，根据用户预订成功率对订单生成系统的稳定性进行判定并对数据传输的频率进行调节，降低了由于数据传输的频率不准确导致的用户预约订单成功率下降，根据虚假订单占比对订单审核的有效性进行判定并对审核的数据类型的数量进行调节，降低了由于审核的数据类型的数量过少对订单审核有效性的影响，根据若干周期内的平均退单量对订单信息传输的有效性进行判断并对数据传输的频率进行二次调节，降低了由于数据传输的频率过高对订单传输有效性的影响，识别进一步地，本发明所述异常订单识别系统通过设置预设第一占比和预设第二占比，通过对订单生成系统的稳定性进行判定，并根据订单完成的数量占比低于允许范围对数据传输的频率进行调高，降低了由于数据传输的频率过低对订单系统稳定性的影响，进一步实现了识别的稳定性和订单审核的有效性的提高。

进一步地，本发明所述异常订单识别系统通过设置预设数量占比，通过对订单审核的有效性进行判定，并根据虚假订单占比超出允许范围时对审核的数据类型的数量进行扩展，降低了由于审核的数据类型的数量过少对审核的有效性的影响，进一步实现了识别的稳定性和订单审核的有效性的提高。

进一步地，本发明所述异常订单识别系统通过设置预设平均量，通过对订单传输有效性进行判定，并根据干周期内的平均退单量对数据传输的频率进行调低，降低了由于数据传输的频率过高对订单传输有效性的影响，进一步实现了识别的稳定性和订单审核的有效性的提高。

进一步地，本发明所述异常订单识别系统通过设置预设差值，通过完成所述审核的数据类型的数量进行扩展调节后根据下单信息传输的延迟时长对审核的数据类型的数量进行缩小，降低了由于审核的数据类型的数量过多对数据传输的时效性的影响，进一步实现了识别的稳定性和订单审核的有效性的提高。

附图说明

图1为本发明实施例基于数据分析的异常酒店订单识别系统的整体结构示意图；

图2为本发明实施例基于数据分析的异常酒店订单识别系方法的整体流程图；

图3为本发明实施例基于数据分析的异常酒店订单识别系统的稳定性监测模块的具体结构框图；

图4为本发明实施例基于数据分析的异常酒店订单识别系统的订单审核有效性监测模块的具体结构框图。

具体实施方式

为了使本发明的目的和优点更加清楚明白，下面结合实施例对本发明作进一步描述；应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。

下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非在限制本发明的保护范围。

此外，还需要说明的是，在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

请参阅图1、图2、图3以及图4所示，其分别为发明实施例基于数据分析的异常酒店订单识别系统的整体结构示意图、基于数据分析的异常酒店订单识别系方法的整体流程图、稳定性监测模块的具体结构框图以及订单审核有效性监测模块的具体结构框图。本发明一种基于数据分析的异常酒店订单识别系统，包括：

信息获取模块，用以对酒店订单信息进行识别处理以输出酒店订单特征信息，所述酒店订单特征信息包括订单完成的数量占比、虚假订单的数量占比、下单信息传输的延迟时长以及若干周期内的平均退单量；

稳定性监测模块，其与所述信息获取模块相连，用以在根据订单完成的数量占比判定订单生成系统的稳定性低于允许范围时，对数据传输的频率进行调节，或，触发对订单审核的有效性进行判定的第一控制信号；

订单审核模块，其分别与所述信息获取模块和所述稳定性监测模块相连，用以在对所述第一控制信号产生响应时根据虚假订单的数量占比判定订单审核的全面性低于允许范围时，对审核的数据类型的数量进行调节；

时效性监测模块，其与所述信息获取模块和所述订单审核模块相连，用以在对审核的数据类型的数量进行调节后，根据下单信息传输的延迟时长判定数据传输的时效性低于允许范围时，对审核的数据类型的数量进行二次调节；

订单信息传输监测模块，其分别与所述信息获取模块和所述稳定性监测模块相连，用以在根据对所述数据传输的频率进行调节后的若干周期内的平均退单量判定订单信息传输有效性低于允许范围时，对所述数据传输的频率进行二次调节。

具体而言，所述订单完成的含义为当用户的订单押金成功退回后称为订单完成，所述虚假订单包括预定订单未付款、用户下单后未入住以及用户未下单却有预定数据。

请继续参阅图1所示，所述信息获取模块包括：

信息识别组件，其与所述订单生成系统相连，用以对所述酒店订单信息进行识别；

计算组件，其与所述信息识别组件相连，用以对所述酒店订单信息进行分析计算以输出酒店订单特征信息；

其中，所述酒店订单信息包括订单完成的数量、订单总数量、虚假订单数量、用户退单数量以及客户投诉数量。

具体而言，若干周期内的平均退单量的计算公式为：

其中，N为若干周期内的平均退单量，n_h为第h个周期的用户退单数量，c为周期的数量，c为大于等于1的自然数。

本发明所述异常订单识别系统通过设置信息获取模块、稳定性监测模块、订单审核模块、时效性监测模块以及订单信息传输监测模块，根据用户预订成功率对订单生成系统的稳定性进行判定并对数据传输的频率进行调节，降低了由于数据传输的频率不准确导致的用户预约订单成功率下降，根据虚假订单占比对订单审核的有效性进行判定并对审核的数据类型的数量进行调节，降低了由于审核的数据类型的数量过少对订单审核有效性的影响，根据若干周期内的平均退单量对订单信息传输的有效性进行判断并对数据传输的频率进行二次调节，降低了由于数据传输的频率过高对订单传输有效性的影响，进一步实现了识别的稳定性和订单审核的有效性的提高。

请参阅图3所示，所述稳定性监测模块包括：

稳定性判定组件，用以在满足预设第一占比条件或预设第二占比条件时判定订单生成系统的稳定性低于允许范围；

第一频率调节组件，其与所述稳定性判定组件相连，用以在单独触发预设第一占比条件下根据订单完成的数量占比与预设第一占比的差值对数据传输的频率进行调升。

请参阅图3所示，所述预设第一占比条件为订单完成的数量占比大于预设第一占比且小于等于预设第二占比；预设第二占比条件为，订单完成的数量占比大于等于预设第二占比；所述预设第一占比小于预设第二占比。

具体而言，若△Q≤△Q0，第一频率调节组件使用预设第一频率调节系数将数据传输的频率调节至第一频率；

若△Q＞△Q0，第一频率调节组件使用预设第二频率调节系数将数据传输的频率调节至第二频率；

具体而言，订单完成的数量记为F，总订单数量记为S，订单完成的数量占比记为Q，设定Q＝F/S，订单完成的数量占比与预设第一占比的差值记为△Q，设定△Q＝Q-Q1，△Q0为预设占比差值，预设第一频率调节系数记为α1，预设第二频率调节系数记为α2，其中，1＜α1＜α2，数据传输的频率记为E，调节后的数据传输的频率记为E’设定E’＝E×αi，其中，αi为预设第i频率调节系数，设定i＝1，2。

本发明所述异常订单识别系统通过设置预设第一占比和预设第二占比，通过对订单生成系统的稳定性进行判定，并根据订单完成的数量占比低于允许范围对数据传输的频率进行调高，降低了由于数据传输的频率过低对订单系统稳定性的影响，进一步实现了识别的稳定性和订单审核的有效性的提高。

请继续参阅图4所示，所述订单审核模块包括：

审核有效性判定组件，用以在满足预设第二占比条件下初步判定订单审核的有效性低于允许范围，并在满足预设数量占比条件下二次判定订单审核的有效性低于允许范围；

第一数量调节组件，其与所述审核有效性判定组件相连，用以在触发预设数量占比条件下根据虚假订单的数量占比与预设数量占比的差值对审核的数据类型的数量进行扩展。

请继续参阅图4所示，，所述预设数量占比条件为虚假订单的数量占比大于预设数量占比。

具体而言，审核的数据类型可以为订单已付款数据，用户已入住数据以及订单故障数据。

具体而言，当第一数量调节组件在预设第一预设数量占比差值条件下使用预设第一数据类型数量调节系数将审核的数据类型的数量调节至第一类型数量；

当第一数量调节组件在预设第二预设数量占比差值条件下使用预设第二数据类型数量调节系数将审核的数据类型的数量调节至第二类型数量；

具体而言，虚假订单数量记为X，总订单数量记为Y，虚假订单的占比记为W，设定W＝X/Y，预设数量占比记为W0，虚假订单的数量占比与预设数量占比的差值记为△W，设定△W＝W-W0，预设第一数据类型的数量调节系数记为β1，预设第二数据类型的数量调节系数记为β2，其中，1＜β1＜β2，审核的数据类型的数量记为D，调节后的审核的数据类型的数量记为D’，设定D’＝D×(1+βk)/2，其中，βk为预设第k数据类型数量调节系数，设定k＝1，2。

本发明所述异常订单识别系统通过设置预设数量占比，通过对订单审核的有效性进行判定，并根据虚假订单占比超出允许范围时对审核的数据类型的数量进行扩展，降低了由于审核的数据类型的数量过少对审核的有效性的影响，进一步实现了识别的稳定性和订单审核的有效性的提高。

请继续参阅图1所示，所述时效性监测模块包括：

时效性判定组件，用以在满足预设差值条件下判定数据传输的时效性低于允许范围；

第二数量调节组件，其与所述时效性判定组件相连，用以在预设差值条件下根据下单信息传输的延迟时长对审核的数据类型的数量进行缩小，

其中，所述预设差值条件为所述下单信息传输的延迟时长大于预设差值。

具体而言，所述下单信息传输的延迟时长为酒店收到客户预定订单信息与客户实际下单时间的差值。

具体而言，当第二数量调节组件在预设第一差值条件下使用预设第四数据类型数量调节系数将审核的数据类型的数量调节至第三类型数量；

当第二数量调节组件在预设第二差值条件下使用预设第三数据类型数量调节系数将审核的数据类型的数量调节至第四类型数量；

具体而言，酒店接收到订单的时间记为G，客户实际下单时间记为V，下单信息传输的延迟时长记为R，设定R＝G-V，预设差值为R0，下单信息传输的延迟时长与预设差值的差值记为△R0，设定△R＝R-R0，预设第三数据类型的数的调节系数记为β3，预设第四数据类型的数量调节系数记为β4，其中，0＜β3＜β4＜1，二次调节后的审核的数据类型的数量记为D”，设定D”＝D’×(1+βp)/2，其中βp为预设第p数据类型数量调节系数，设定p＝3，4。

本发明所述异常订单识别系统通过设置预设差值，通过完成所述审核的数据类型的数量进行扩展调节后根据下单信息传输的延迟时长对审核的数据类型的数量进行缩小，降低了由于审核的数据类型的数量过多对数据传输的时效性的影响，进一步实现了识别的稳定性和订单审核的有效性的提高。

请继续参阅图1所示，所述订单信息传输监测模块包括：

传输有效性判定组件，用以在满足预设平均数量条件下判定订单信息传输的有效性低于允许范围；

第二频率调节组件，其与所述传输有效性判定组件相连，用以在预设平均量条件下根据干周期内的平均退单量与预设平均数量的差值对数据传输的频率进行调小。

请继续参阅图1所示，所述预设平均量条件为若干周期内的平均退单量大于预设平均量。

具体而言，当第二频率调节组件在预设平均数量差值条件下使用预设第四频率调节系数将数据传输的频率调节至第三频率；

当第二频率调节组件在预设平均数量差值条件下使用预设第三频率调节系数将数据传输的频率调节至第四频率；

具体而言，若干周期内的平均退单量记为N，预设平均数量记为N0，若干周期内的平均退单量与预设平均数量的差值记为△N，设定△N＝N-N0，预设第三频率调节系数记为α3，预设第四频率调节系数记为α4，其中，0＜α3＜α4＜1，二次调节后的数据传输的频率记为E”设定E”＝E’×αj，其中，αj为预设第j频率调节系数，设定j＝3，4。

本发明所述异常订单识别系统通过设置预设平均量，通过对订单传输有效性进行判定，并根据若干时间内用户退单的平均数量对数据传输的频率进行调低，降低了由于数据传输的频率过高对订单传输有效性的影响，进一步实现了识别的稳定性和订单审核的有效性的提高。

本发明一种基于数据分析的异常酒店订单识别方法，包括：

步骤S1，对酒店订单信息进行识别处理以输出酒店订单特征信息，所述订单特征信息包括订单完成的数量占比、虚假订单的数量占比、下单信息传输的延迟时长以及若干周期内的平均退单量；

步骤S2，若基于所述订单完成的数量占比判定订单生成系统的稳定性低于允许范围，并对数据传输的频率进行调节；

步骤S3，若基于所述虚假订单的数量占比判定订单审核的全面性低于允许范围，并对审核的数据类型的数量进行调节；

步骤S4，若基于对所述审核的数据类型的数量进行调节后的下单信息传输的延迟时长判定数据传输的时效性低于允许范围时，对审核的数据类型的数量进行二次调节；

步骤S5，若基于对所述数据传输的频率进行调节后的若干周期内的平均退单量判定订单信息传输的有效性低于允许范围，并对数据传输的频率进行二次调节。

实施例1

本实施例1中第一频率调节组件在W>W0时，根据虚假订单的数量占比与预设数量占比的差值记为△W对审核的数据类型的数量D进行调节。虚假订单的占比记为W，预设数量占比记为W0，虚假订单的数量占比与预设数量占比的差值记为△W，设定△W＝W-W0，预设第一数据类型数量调节系数记为β1，预设第二数据类型数量调节系数记为β2，其中，1＜β1＜β2，审核的数据类型的数量记为D，W0＝0.3，β1＝1.1，β2＝1.3，△W0＝0.2，D＝60个，本实施例1中W＝0.6，

本实施例1求得△W＝0.6-0.3＝0.3，第一频率调节组件判定△W>△W0并使用预设第一数据类型数量调节系数β1将审核的数据类型的数量调节至第一类型数量D’，计算得D’＝60×1.1＝66个。

至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于数据分析的异常酒店订单识别系统，其特征在于，包括：

信息获取模块，用以对酒店订单信息进行识别处理以输出酒店订单特征信息，所述酒店订单特征信息包括订单完成的数量占比、虚假订单的数量占比、下单信息传输的延迟时长以及若干周期内的平均退单量；

稳定性监测模块，其与所述信息获取模块相连，用以在根据订单完成的数量占比判定订单生成系统的稳定性低于允许范围时，对数据传输的频率进行调节，或，触发对订单审核的有效性进行判定的第一控制信号；

订单审核模块，其分别与所述信息获取模块和所述稳定性监测模块相连，用以在对所述第一控制信号产生响应时根据虚假订单的数量占比判定订单审核的全面性低于允许范围时，对审核的数据类型的数量进行调节；

时效性监测模块，其与所述信息获取模块和所述订单审核模块相连，用以在对审核的数据类型的数量进行调节后的下单信息传输的延迟时长判定数据传输的时效性低于允许范围，对审核的数据类型的数量进行二次调节；

订单信息传输监测模块，其分别与所述信息获取模块和所述稳定性监测模块相连，用以在根据对所述数据传输的频率进行调节后的若干周期内的平均退单量判定订单信息传输有效性低于允许范围时，对所述数据传输的频率进行二次调节。

2.根据权利要求1所述的基于数据分析的异常酒店订单识别系统，其特征在于，所述信息获取模块包括：

信息识别组件，其与所述订单生成系统相连，用以对所述酒店订单信息进行识别；

计算组件，其与所述信息识别组件相连，用以对所述酒店订单信息进行分析计算以输出酒店订单特征信息；

其中，所述酒店订单信息包括订单完成的数量、订单总数量、虚假订单数量以及用户退单数量。

3.根据权利要求1所述的基于数据分析的异常酒店订单识别系统，其特征在于，所述稳定性监测模块包括：

稳定性判定组件，用以在满足预设第一占比条件或预设第二占比条件时判定订单生成系统的稳定性低于允许范围；

第一频率调节组件，其与所述稳定性判定组件相连，用以在单独触发预设第一占比条件下根据订单完成的数量占比与预设第一占比的差值对数据传输的频率进行调升。

4.根据权利要求3所述的基于数据分析的异常酒店订单识别系统，其特征在于，所述预设第一占比条件为订单完成的数量占比大于预设第一占比且小于等于预设第二占比；预设第二占比条件为，订单完成的数量占比大于等于预设第二占比；所述预设第一占比小于预设第二占比。

5.根据权利要求4所述的基于数据分析的异常酒店订单识别系统，其特征在于，所述订单审核模块包括：

审核有效性判定组件，用以在仅满足预设第二占比条件下初步判定订单审核的有效性低于允许范围，并在满足预设数量占比条件下二次判定订单审核的有效性低于允许范围；

第一数量调节组件，其与所述审核有效性判定组件相连，用以在触发预设数量占比条件下根据虚假订单的数量占比与预设数量占比的差值对审核的数据类型的数量进行扩展。

6.根据权利要求5所述的基于数据分析的异常酒店订单识别系统，其特征在于，所述预设数量占比条件为虚假订单的数量占比大于预设数量占比。

7.根据权利要求6所述的基于数据分析的异常酒店订单识别系统，其特征在于，所述时效性监测模块包括：

时效性判定组件，用以在满足预设差值条件下判定数据传输的时效性低于允许范围；

第二数量调节组件，其与所述时效性判定组件相连，用以在预设差值条件下根据下单信息传输的延迟时长对审核的数据类型的数量进行缩小，

其中，所述预设差值条件为所述下单信息传输的延迟时长大于预设差值。

8.根据权利要求7所述的基于数据分析的异常酒店订单识别系统，其特征在于，所述订单信息传输监测模块包括：

传输有效性判定组件，用以在满足预设平均数量条件下判定订单信息传输的有效性低于允许范围；

第二频率调节组件，其与所述传输有效性判定组件相连，用以在预设平均量条件下根据若干周期内的平均退单量与预设平均数量的差值对数据传输的频率进行调小。

9.根据权利要求8所述的基于数据分析的异常酒店订单识别系统，其特征在于，所述预设平均量条件为若干周期内的平均退单量大于预设平均量。

10.一种应用于权利要求1-9任一权利要求所述的基于数据分析的异常酒店订单识别系统的识别方法，其特征在于，包括：

步骤S1，对酒店订单信息进行识别处理以输出酒店订单特征信息，所述订单特征信息包括订单完成的数量占比、虚假订单的数量占比、下单信息传输的延迟时长以及若干周期内的平均退单量；

步骤S2，若基于所述订单完成的数量占比判定订单生成系统的稳定性低于允许范围，并对数据传输的频率进行调节；

步骤S3，若基于所述虚假订单的数量占比判定订单审核的全面性低于允许范围，并对审核的数据类型的数量进行调节；

步骤S4，若基于对所述审核的数据类型的数量进行调节后的下单信息传输的延迟时长判定数据传输的时效性低于允许范围时，对审核的数据类型的数量进行二次调节；

步骤S5，若基于对所述数据传输的频率进行调节后的若干周期内的平均退单量判定订单信息传输的有效性低于允许范围，并对数据传输的频率进行二次调节。