酒店数据映射规则生成方法、装置、设备及存储介质与流程

技术特征：
1.一种酒店数据映射规则生成方法，其特征在于，包括：基于房型维度统计目标区域所有酒店的第一历史订单数据，以及基于酒店维度统计所述目标区域所有房型的第二历史订单数据；根据所述第一历史订单数据和预先训练好的第一预测模型预测得到待预测时间段各种房型的预测房型热度，所述第一预测模型根据每种房型的历史订单数据训练得到；根据所述第二历史订单数据和预先训练好的第二预测模型预测得到所述待预测时间段各个酒店的预测酒店热度，所述第二预测模型根据每个酒店的历史订单数据训练得到；结合预设规则，根据所述预测房型热度和所述预测酒店热度为每个酒店的每种房型在所述待预测时间段设定相应同步频率的房态信息映射规则。2.根据权利要求1所述的酒店数据映射规则生成方法，其特征在于，所述根据所述第一历史订单数据和预先训练好的第一预测模型预测得到待预测时间段各种房型的预测房型热度，包括：从所述第一历史订单数据中获取所有酒店每种房型的第一历史成交数据和第一历史浏览数据；根据所述第一历史成交数据和预先训练好的第一成交数预测模型预测得到所述待预测时间段内各种房型的第一预测成交数据，所述第一成交数预测模型根据每种房型的历史成交数据训练得到；根据所述第一历史浏览数据和预先训练好的第一浏览数预测模型预测得到所述待预测时间段内各种房型的第一预测浏览数据，所述第一浏览数预测模型根据每种房型的历史浏览数据训练得到；计算所述第一预测成交数据和所述第一预测浏览数据的第一比值，并将所述第一比值作为各种房型的预测房型热度。3.根据权利要求1所述的酒店数据映射规则生成方法，其特征在于，所述根据所述第二历史订单数据和预先训练好的第二预测模型预测得到所述待预测时间段各个酒店的预测酒店热度，包括：从所述第二历史订单数据中获取各个酒店所有房型的第二历史成交数据和第二历史浏览数据；根据所述第二历史成交数据和预先训练好的第二成交数预测模型预测得到所述待预测时间段内各个酒店的第二预测成交数据，所述第二成交数预测模型根据每个酒店的历史成交数据训练得到；根据所述第二历史浏览数据和预先训练好的第二浏览数预测模型预测得到所述待预测时间段内各个酒店的第二预测浏览数据，所述第二浏览数预测模型根据每个酒店的历史浏览数据训练得到；计算所述第二预测成交数据和所述第二预测浏览数据的第二比值，并将所述第二比值作为各个酒店的预测酒店热度。4.根据权利要求1所述的酒店数据映射规则生成方法，其特征在于，所述结合预设规则，根据所述预测房型热度和所述预测酒店热度为每个酒店的每种房型在所述待预测时间段设定相应同步频率的房态信息映射规则，包括：将每种房型的所述预测房型热度进行数据归一化处理，并根据归一化处理后的数据确
认每种房型对应的第一预设同步频率；将每个酒店的所述预测酒店热度进行数据归一化处理，并根据归一化处理后的数据确认每个酒店对应的第二预设同步频率；对每个酒店的每种房型对应的第一预设同步频率和第二预设同步频率按预设权重值进行累加，得到每个酒店的每种房型的最终同步频率；根据所述最终同步频率为每个酒店的每种房型设定所述房态信息映射规则。5.根据权利要求1所述的酒店数据映射规则生成方法，其特征在于，所述基于房型维度统计目标区域所有酒店的第一历史订单数据，以及基于酒店维度统计所述目标区域所有房型的第二历史订单数据之前，还包括：获取所有酒店的地址信息；根据所述地址信息对所述所有酒店进行k-means聚类，得到多个聚类簇；根据所述多个聚类簇将对所述所有酒店进行区域划分，每个聚类簇对应一个区域。6.根据权利要求1所述的酒店数据映射规则生成方法，其特征在于，所述根据所述预测房型热度和所述预测酒店热度为每个酒店的每种房型在所述待预测时间段设定相应同步频率的房态信息映射规则之后，还包括：检测到当前时刻处于所述待预测时间段范围内时，根据所述房态信息映射规则向酒店供应商平台拉取每个酒店每种房型的房态信息进行同步。7.根据权利要求1所述的酒店数据映射规则生成方法，其特征在于，所述根据所述第二历史订单数据和预先训练好的第二预测模型预测得到所述待预测时间段各个酒店的预测酒店热度之后，还包括：获取每个酒店的标签信息；根据所述标签信息对每个酒店进行评分，得到每个酒店的评分值；将每个酒店根据所述预测酒店热度和所述评分值分别进行排序，得到基于所述预测酒店热度的第一排序和基于所述评分值的第二排序；根据所述第一排序和所述第二排序确认所述预测酒店热度的置信度；根据所述预测酒店热度的置信度确认每个酒店对应的预设修正系数，并利用所述预设修正系数修正所述预测酒店热度。8.一种酒店数据映射规则生成装置，其特征在于，包括：获取模块，用于基于房型维度统计目标区域所有酒店的第一历史订单数据，以及基于酒店维度统计所述目标区域所有房型的第二历史订单数据；第一预测模块，用于根据所述第一历史订单数据和预先训练好的第一预测模型预测得到待预测时间段各种房型的预测房型热度，所述第一预测模型根据每种房型的历史订单数据训练得到；第二预测模块，用于根据所述第二历史订单数据和预先训练好的第二预测模型预测得到所述待预测时间段各个酒店的预测酒店热度，所述第二预测模型根据每个酒店的历史订单数据训练得到；设定模块，用于结合预设规则，根据所述预测房型热度和所述预测酒店热度为每个酒店的每种房型在所述待预测时间段设定相应同步频率的房态信息映射规则。9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器、与所述处理器耦接的存
储器，所述存储器中存储有程序指令，所述程序指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1-7中任一项权利要求所述的酒店数据映射规则生成方法的步骤。10.一种存储介质，其特征在于，存储有能够实现如权利要求1-7中任一项所述的酒店数据映射规则生成方法的程序指令。

技术总结
本发明公开了一种酒店数据映射规则生成方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：基于房型维度统计目标区域所有酒店的第一历史订单数据，以及基于酒店维度统计目标区域所有房型的第二历史订单数据；根据第一历史订单数据和预先训练好的第一预测模型预测得到待预测时间段各种房型的预测房型热度；根据第二历史订单数据和预先训练好的第二预测模型预测得到待预测时间段各个酒店的预测酒店热度；结合预设规则，根据预测房型热度和预测酒店热度为每个酒店的每种房型在待预测时间段设定相应同步频率的房态信息映射规则。本发明通过根据酒店和房型的热度为每个酒店每种房型设定不同的房态信息映射规则，以降低服务器的压力，实现系统资源的合理分配。实现系统资源的合理分配。实现系统资源的合理分配。


技术研发人员：吴晓文 李晖
受保护的技术使用者：深圳市天下房仓科技有限公司
技术研发日：2022.01.27
技术公布日：2022/5/6